构建自己的AI平台，本地安装Deepseek及使用方法

在本地部署Deepseek大模型，可以自己训练或定制服务！操作非常简单，小白也能轻松上手。

要在本地安装开源版Deepseek，请按照以下步骤操作：

1. 环境准备

确保系统已安装以下工具：

• Python 3.8+

• Git

• CUDA（如需GPU支持）

2. 克隆代码库

打开终端，运行以下命令克隆Deepseek代码库：

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git
cd deepseek

3. 安装依赖

使用requirements.txt安装所需依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 配置模型

下载预训练模型并放置在models/目录下，或根据需要训练新模型。

5. 运行应用

启动Deepseek应用：

python run.py

6. 访问应用

在浏览器中访问http://localhost:5000，使用Deepseek。

7. 自定义配置

根据需要修改config.yaml文件，调整模型路径、超参数等。

8. 访问Web界面

在浏览器中访问 http://localhost:5000，你将看到Deepseek的Web界面。根据界面提示，输入文本或上传数据，开始使用Deepseek的功能。

9. 使用命令行工具（可选）

如果你更喜欢通过命令行使用Deepseek，可以运行以下命令：

python deepseek_cli.py --input "你的输入文本"

例如：

python deepseek_cli.py --input "你好，nowjava.com！"

命令行工具会直接输出结果。

10. 调用API（可选）

如果你希望通过API调用Deepseek，可以使用以下示例代码：

import requests

url = "http://localhost:5000/api/predict"
data = {"input": "你的输入文本"}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())

11. 自定义任务

Deepseek支持多种任务（如文本生成、分类、问答等）。你可以通过以下方式自定义任务：

• 修改 config.yaml 文件，调整任务类型和参数。

• 在Web界面或命令行中指定任务类型。

12. 查看日志和结果