### 部署 Deep Seek 的本地环境设置 为了在本地环境中成功部署 Deep Seek，需遵循一系列配置步骤来确保所有依赖项正确安装并运行。虽然具体细节可能因版本不同而有所变化，但一般过程涉及以下几个方面： #### 准备工作 确保计算机满足最低硬件需求，并已安装必要的软件包和库文件。对于大多数机器学习项目而言，Python 是主要编程语言之一，因此建议先确认 Python 版本是否合适。 #### 安装依赖项 使用虚拟环境可以有效管理项目的依赖关系，防止与其他全局安装的应用程序发生冲突。创建一个新的虚拟环境后，按照官方文档中的说明安装所需的 Python 库和其他工具[^1]。 ```bash # 创建并激活虚拟环境 (以 Linux/macOS 为例) python3 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate # 更新 pip 并安装依赖项 pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt ``` #### 下载模型权重 许多深度学习框架允许用户下载预训练好的模型参数，这有助于加速开发进程。如果 Deep Seek 支持此功能，则应根据指南获取相应的模型文件。 #### 启动服务端口 完成上述准备工作之后，可以通过命令行启动应用程序的服务端口。此时应该能够访问 API 接口来进行测试请求。 ```bash # 假设有一个名为 app.py 的入口脚本 python app.py ``` #### 测试连接 最后一步是在浏览器或其他 HTTP 客户端中尝试发送简单的 GET 或 POST 请求给新搭建起来的服务器实例，验证其响应情况。正常情况下应当返回预期的结果集或状态码。