deekseekLinux部署

<think>嗯，用户想在Linux环境下部署DeekSeek相关的服务或应用，需要具体的安装和配置方法。首先，我需要查看用户提供的引用内容，看看里面有没有相关的信息。 引用3提到，使用Ollama在本地部署DeekSeek大模型，只需要四步，包括安装Ollama、获取模型、启动服务和使用API。引用2和4也涉及Linux下的安装，特别是引用2提供了百度网盘的链接，里面有AMD版本的安装包，而引用4提到了在Linux服务器部署后如何从Windows调用，涉及修改服务配置。 用户可能对Linux环境不熟悉，所以步骤要详细。首先，需要确保系统满足要求，比如Ubuntu 20.04+，Python 3.8+，CUDA工具包（如果需要GPU加速），还有Docker可选。根据引用1，这些是软件要求。 然后，安装Ollama。引用3的步骤是下载安装脚本并执行，可能需要使用curl命令。接着获取模型，但用户可能不知道具体的模型名称，需要明确指出是deepseek-chat。 接下来启动服务，这里要注意可能需要开放端口或者配置服务。引用4提到修改systemd配置来允许远程访问，所以应该包括这部分内容，比如创建override.conf文件，添加端口设置。 另外，引用2提到了AMD和ARM架构的包，但用户提供的链接是AMD版本，所以需要提醒ARM用户自行下载。同时，安装Ollama可能需要不同的方法，比如直接下载安装包，或者从GitHub获取，但速度可能较慢。 用户可能还会遇到权限问题，比如使用sudo命令，或者在配置服务时需要编辑系统文件。需要指出这些步骤，并提醒注意安全。 最后，验证部署是否成功，可以通过curl命令测试API，或者运行Python示例代码。同时，相关问题需要考虑性能优化、模型管理、GPU加速配置等，这些都是用户可能进一步关心的问题。 总结步骤：系统准备、安装Ollama、获取模型、配置服务、验证使用。需要引用对应的引用内容，比如引用3的步骤，引用4的配置方法，引用2的安装包信息，以及引用1的系统要求。</think>### DeekSeek在Linux系统上的安装与配置方法 #### 一、系统环境要求 1. **操作系统**：推荐使用Ubuntu 20.04或更高版本[^1] 2. **Python**：需安装Python 3.8及以上版本 3. **CUDA Toolkit**：如需GPU加速，需安装CUDA 11.3或兼容版本 4. **Docker**：可选，用于容器化部署 --- #### 二、安装步骤 ##### 1. 安装Ollama框架 Ollama是离线运行大模型的核心工具，安装命令如下： ```bash # 下载安装脚本并执行 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` ##### 2. 获取DeepSeek模型 通过Ollama拉取DeepSeek模型文件： ```bash ollama pull deepseek-chat # 默认使用7B参数版本 ``` 若需特定版本（如`deepseek-chat:16b`），可指定标签[^3]。 ##### 3. 配置服务访问权限 修改Ollama服务配置以允许远程调用： ```bash sudo systemctl edit ollama ``` 在编辑界面输入以下内容后保存： ```ini [Service] Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" ExecStart= ExecStart=/usr/bin/ollama serve ``` 执行`sudo systemctl restart ollama`重启服务[^4]。 ##### 4. 验证部署 使用API测试服务状态： ```bash curl http://localhost:11434/api/tags ``` 若返回模型列表则部署成功。 --- #### 三、进阶配置 ##### GPU加速（NVIDIA） 1. 安装CUDA Toolkit和NVIDIA驱动 2. 启动服务时添加GPU支持： ```bash OLLAMA_GPU_LAYERS=35 ollama serve ``` ##### 容器化部署（Docker） ```bash docker run -d -p 11434:11434 --gpus=all ollama/ollama docker exec -it <container_id> ollama pull deepseek-chat ``` --- #### 四、代码调用示例 ```python import requests response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={ "model": "deepseek-chat", "prompt": "解释量子计算的基本原理" } ) print(response.json()["response"]) ```