linux本地化部署 DeepSeekr1
时间: 2025-02-25 15:02:48 浏览: 58
### 部署 DeepSeekr 的准备工作
为了在 Linux 环境下成功部署 DeepSeekr,获取源码是一个重要的初步工作[^1]。通常情况下,项目会托管于 GitHub 或其他代码仓库平台。通过克隆仓库到本地环境可以更好地理解项目的结构并进行必要的配置。
```bash
git clone https://github.com/your-repo/deepseekr.git
cd deepseekr
```
### 安装依赖项
确保安装了所有必需的软件包和库来支持 DeepSeekr 运行。这可能涉及到 Python 解释器及其虚拟环境工具、CUDA 工具链(如果模型训练涉及 GPU 加速),以及其他特定需求:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
python3-pip \
python3-dev \
build-essential \
libssl-dev \
libffi-dev \
python3-setuptools \
curl
pip3 install --upgrade pip virtualenv
virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```
对于需要访问主机 GPU 资源的应用程序来说,使用专门的帮助库是非常有帮助的[^2]。这类库简化了创建能够利用宿主机图形处理单元能力容器的过程,从而提高了性能表现。
### 构建 Docker 映像
假设 DeepSeekr 提供了一个 `Dockerfile` 文件用于定义应用程序运行所需的一切设置,则可以通过构建自定义映像来进行更灵活的操作:
```dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.0-base
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["python", "main.py"]
```
接着执行命令以基于上述文件建立镜像:
```bash
docker build -t deepseekr .
```
### 启动服务
最后一步就是启动由前面步骤准备好的应用实例。考虑到可能存在对硬件加速的需求,在此之前应当确认已正确设置了 NVIDIA Container Toolkit 来允许容器内部调用外部设备驱动接口。
```bash
nvidia-docker run --rm -it -p 8501:8501 deepseekr
```
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