deepseek dify 安装部署

### 如何安装和部署 DeepSeek 和 Dify #### 验证环境准备在开始之前，确保计算机已正确配置 Docker 及其扩展组件 `docker-compose` 的运行环境。可以通过命令行输入以下指令来验证是否成功安装并启用这些工具： ```bash docker --version docker-compose --version ``` 如果上述两条命令均返回版本号，则表明当前系统满足基本条件[^1]。 #### 安装与初始化 DeepSeek 模型服务端对于 Mac 用户而言，在本地环境中搭建基于 DeepSeek 的模型服务器是一项重要工作流程。具体操作如下所示： - 下载官方提供的镜像文件或者按照文档指引自行构建； - 编辑对应的服务启动脚本（通常为 YAML 文件），指定所需参数比如 GPU 资源分配情况等； - 使用 `docker-compose up -d` 启动后台进程；完成以上步骤之后即可获得一个可供调用的大规模语言处理能力实例[^2]。 #### 整合 Dify 平台接入自定义数据集为了进一步增强实用性，可考虑引入名为 **Dify** 的开源框架作为前端界面层解决方案之一。它允许开发者轻松连接到后端LLMs(如前面提到过的Deepseek)，并通过图形化方式管理各类定制化的问答逻辑规则集。以下是关于如何设置此部分的一些指导建议: - 访问项目主页获取最新版压缩包或克隆仓库至本地目录; - 修改默认配置项以适配实际需求,特别是API接口地址字段应指向先前建立好的DS服务位置; - 执行必要的依赖安装程序以及数据库迁移任务:`pip install requirements.txt`, `alembic upgrade head`; - 最终通过标准HTTP请求测试整个链路连通状态. 综上所述，借助于现代化容器技术的支持，我们可以较为简便地实现从零起步直至拥有功能完备的知识检索系统的全过程. ```python import requests url = "http://localhost:8000/api/v1/query" payload={"question":"What is the capital of France?"} response=requests.post(url,json=payload) print(response.json()) ```

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