华为云上轻松部署DeepSeek实战指南

19分钟前 • 华为云 • 阅读 1

随着人工智能技术的发展，越来越多的企业和开发者希望将强大的AI模型应用于自己的业务中。DeepSeek作为一款先进的语言模型，可以为用户提供智能文本生成、语义理解等服务。本文将介绍如何在华为云平台上轻松部署DeepSeek，帮助您快速开启智能化进程。

1. 准备工作

在开始之前，请确保您已经注册了华为云账号，并且拥有一定的云计算基础。您还需要准备以下内容：

一台配置良好的ECS（弹性云服务器）实例，推荐至少4核8GB内存。
足够的存储空间来存放模型文件。
熟悉基本的Linux命令行操作。

2. 创建ECS实例

登录到您的华为云控制台，在ECS服务中创建一个新的实例。选择适合的操作系统镜像（建议使用Ubuntu Server），以及满足要求的硬件规格。设置安全组规则以开放必要的网络端口（如HTTP/HTTPS端口）。完成设置后启动实例。

3. 安装环境依赖

通过SSH连接至您的ECS实例，执行如下命令安装Python及相关库：


sudo apt update
sudo apt install -y python3-pip
pip3 install --upgrade pip
pip3 install torch transformers flask

4. 下载并配置DeepSeek模型

从官方渠道下载最新的DeepSeek模型文件。根据官方文档中的指导，解压模型文件，并调整相关配置参数以适应您的应用场景。

5. 编写服务代码

利用Flask框架编写简单的Web服务接口，使DeepSeek能够对外提供API访问。示例代码如下：


from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
app = Flask(__name__)
加载模型与分词器
model_name = "path/to/deepseek_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate_text():
    data = request.get_json()
    inputs = tokenizer(data['prompt'], return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs, max_length=50, num_return_sequences=1)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return jsonify({"result": response})
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)