本地部署deepseek接入word
时间: 2025-04-18 16:47:39 浏览: 32
### 如何在本地部署 DeepSeek 并与 Microsoft Word 进行接入配置
#### 准备工作
为了成功实现这一目标,确保环境满足特定条件。需要一台能够运行 Docker 或者具备 Python 开发环境的计算机,并安装有最新版本的 Microsoft Office 套件[^2]。
#### 安装依赖项
如果选择通过容器化方式快速启动服务,则需先下载并设置好 Docker 及其相关组件;对于手动搭建的情况来说,则要提前准备好必要的库文件以及框架支持,比如 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习平台。
#### 获取 DeepSeek 源码或镜像
访问官方 GitHub 仓库或其他指定发布渠道获取最新的源代码包或是预构建好的 Docker 镜像用于后续操作。按照项目文档中的指引完成初始化过程,这通常涉及到克隆 Git 库、拉取远程资源等动作。
#### 启动 DeepSeek 服务器实例
依据所选路径不同采取相应措施:利用 `docker-compose up` 来一键开启基于容器的服务端口监听;或者是执行一系列命令脚本来激活虚拟环境中已编译的应用程序入口点。无论哪种方法都应保证 API 接口处于可访问状态以便于下一步骤调用。
```bash
# 使用Docker启动DeepSeek服务
docker-compose up --build -d
```
#### 创建自定义加载项 (Add-in)
针对 Word 用户而言,在 Visual Studio 中创建一个新的 VSTO 外接程序解决方案作为桥梁连接起二者之间的交互逻辑。编写 C# 类用来封装 HTTP 请求发送至远端 RESTful Web Service 执行查询任务并将返回的结果呈现给最终使用者查看编辑处理[^1]。
```csharp
// 发送请求到DeepSeek服务
private async Task<string> QueryDeepSeekAsync(string queryText)
{
using var client = new HttpClient();
HttpResponseMessage response = await client.GetAsync($"http://localhost:8080/api/query?q={queryText}");
string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync();
return responseBody;
}
```
#### 测试集成效果
打开任意一篇文档尝试输入一些关键词短语触发事件处理器进而验证整个流程是否顺畅无阻。观察界面上是否会弹出预期的信息框展示由 AI 提供的内容摘要或者其他形式的帮助提示信息。
#### 调试优化性能表现
根据实际应用场景调整参数设定提高响应速度降低延迟时间。考虑加入缓存机制减少重复计算开销提升用户体验满意度。同时也要注意保护隐私安全遵循法律法规要求妥善保管传输过程中涉及的数据资料。
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