### 部署 DeepSeek 的准备工作 #### 环境准备 为了成功部署 DeepSeek 大型语言模型，需满足一定的硬件和软件条件。 #### 硬件需求 最低配置应具备 CPU 支持 AVX2 指令集、至少 16 GB RAM 和不少于 30 GB 存储空间。对于更佳性能体验，则建议采用 NVIDIA GPU (例如 RTX 3090 或更新型号)，搭配 32 GB 内存以及 50 GB 及以上磁盘容量[^2]。 #### 软件依赖 操作系统方面可以选择 Windows, macOS 或 Linux；而 Docker 则是在使用 Open Web UI 方式时所必需的组件之一。 --- ### 安装 Ollama 并设置 DeepSeek 运行环境 完成上述基础建设之后，下一步就是通过安装 Ollama 来构建适合 DeepSeek 工作的空间： ```bash pip install ollama ``` 此命令会自动处理所有必要的 Python 库和其他资源文件，使得后续操作更加简便顺畅。 --- ### 获取并加载预训练模型 由于 DeepSeek 是开源项目，因此可以直接访问其官方仓库来获取最新的模型版本及相关文档资料。通常情况下，这些信息会被打包成压缩包形式提供给开发者下载使用。解压后按照指引将权重参数导入到指定路径下即可让程序识别该模型实例[^1]。 --- ### 启动服务端口监听 最后一步是要确保应用程序能够正常启动，并对外开放 API 接口供外部调用者发起请求。这一般涉及到修改配置文件中的网络参数部分，比如设定 IP 地址与端口号等细节内容。当一切就绪后执行如下脚本可使服务器进入待命状态等待连接到来： ```python from deepseek import app if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 至此整个本地化搭建过程宣告结束，现在可以尝试发送测试样例验证新系统的可用性和稳定性了。
