deepseek 部属
时间: 2025-03-05 13:46:09 AIGC 浏览: 55
### 部署 DeepSeek 服务或应用程序
#### 准备工作环境
为了成功部署 DeepSeek R1,需准备一台安装有 Docker 的 Linux 服务器。推荐的操作系统版本为 CentOS 或 Ubuntu。确保服务器配置满足最低硬件需求,包括足够的内存和存储空间。
#### 安装依赖软件
在开始之前,确认已安装必要的工具和服务:
- Docker 和 Docker Compose 工具集用于容器化应用的管理和编排。
- Python 及其包管理器 pip,以便于后续可能的应用程序开发和支持脚本编写。
#### 获取并启动 DeepSeek R1 模型
获取官方发布的镜像文件后,按照文档说明加载至本地 Docker 环境中。对于特定规模的模型实例,比如 `deepseek-r1:1.5b`,可以执行如下命令来启动服务[^3]:
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
此操作将在后台启动指定大小参数量的大规模预训练语言模型,并开放相应的 HTTP API 接口供外部调用。
#### 测试访问接口功能
一旦服务正常运行,即可利用各种HTTP客户端工具(例如浏览器、Postman或是其他支持发送POST请求的方式),向公开地址发起查询请求以验证部署成果。假设服务器公网 IP 地址为 `<your_public_ip>` ,则完整的 URL 应该形如 `http://<your_public_ip>:11434/api/generate` 。此时可以通过简单的 JSON 请求体传递输入文本给模型处理,并等待返回的结果数据结构[^2]。
#### 开发 RESTful API (可选)
如果计划进一步扩展应用场景或将能力嵌入现有业务流程,则建议构建一套基于 Web 的 API 层面封装。借助现代微服务架构下的流行框架 FastAPI 实现高效能路由解析与异步 I/O 处理机制;同时配合 requests 类库简化同 Ollama 后端交互逻辑的设计实现过程。
```python
from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn
import requests
app = FastAPI()
@app.post("/generate_text")
async def generate_text(request: Request):
input_data = await request.json()
response = requests.post(
url="http://localhost:11434/api/generate",
json=input_data,
)
return {"result": response.text}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
上述代码片段展示了如何快速搭建一个简易版的文字生成 API 服务,它能够接受来自用户的原始提示作为输入并通过转发至底层的 DeepSeek R1 进行实际推理运算最终反馈加工后的输出内容。
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