在RAKsmart企业服务器上部署并运行DeepSeek模型的代码示例和详细步骤。假设使用 Python + Transformers库 + FastAPI实现一个基础的AI服务。主机推荐小编为您整理发布RAKsmart企业服务器上部署DeepSeek编写运行代码。
一、代码结构
/deepseek-app
├── app.py # 主程序入口
├── requirements.txt
└── model/ # 存放下载的DeepSeek模型文件
二、代码实现
1. 安装依赖 (`requirements.txt`)
torch>=2.0.1
transformers>=4.30.0
fastapi>=0.95.0
uvicorn>=0.21.0
gunicorn>=20.1.0
python-dotenv>=0.21.0
2. 模型加载与推理 (`app.py`)
import os
from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载环境变量(如果使用.env文件)
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# 初始化FastAPI
app = FastAPI(title="DeepSeek API")
# 加载模型和分词器
MODEL_PATH = os.getenv("DEEPSEEK_MODEL_PATH", "./model/deepseek-7b-chat")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
MODEL_PATH,
device_map="auto", # 自动分配GPU/CPU
torch_dtype="auto" # 自动选择精度
)
# 定义API端点
@app.post("/chat")
async def generate_text(prompt: str, max_length: int = 512):
# 编码输入
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
# 生成文本
outputs = model.generate(
**inputs,
max_length=max_length,
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
# 解码输出
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return {"response": response}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
三、部署与运行步骤
1. 配置Python环境
# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
2、下载DeepSeek模型
# 假设模型托管在Hugging Face Hub
apt install git-lfs # 确保安装git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-7b-chat ./model/deepseek-7b-chat
3. 启动服务(开发模式)
# 直接运行FastAPI调试服务
uvicorn app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
4. 生产环境部署(Gunicorn + Nginx)
# 使用Gunicorn启动(推荐生产环境)
gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app
# Nginx反向代理配置(/etc/nginx/sites-available/deepseek)
server {
listen 80;
server_name your-domain.com;
location / {
proxy_pass http://localhost:8000;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}
四、测试API
1. 使用curl测试
curl -X POST "http://localhost:8000/chat" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "如何学习人工智能?", "max_length": 200}'
2.Python客户端示例
import requests
response = requests.post(
"http://your-server-ip:8000/chat",
json={"prompt": "解释量子计算", "max_length": 300}
)
print(response.json()["response"])
五、关键配置说明
1.GPU加速
确保服务器已安装NVIDIA驱动和CUDA工具包。
使用 device_map="auto" 让Hugging Face自动分配设备。
模型量化(节省显存)
2. 模型量化(节省显存)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
MODEL_PATH,
device_map="auto",
load_in_8bit=True, # 8位量化
torch_dtype=torch.float16
)
3. 安全增强
在Nginx中配置HTTPS(Let's Encrypt证书)
使用API密钥验证
from fastapi.security import APIKeyHeader
api_key_header = APIKeyHeader(name="X-API-Key")
@app.post("/chat")
async def secure_chat(api_key: str = Depends(api_key_header), ...):
if api_key != os.getenv("API_SECRET_KEY"):
raise HTTPException(status_code=403, detail="Invalid API Key")
# 继续处理请求
六、常见问题处理
1.CUDA内存不足
减小 max_length 参数
启用模型量化 (load_in_8bit=True)
使用 pipepline 简化推理：
from transformers import pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
2. API响应延迟高
启用缓存(如Redis)
使用异步推理(Celery + RabbitMQ)
3. 依赖冲突
使用 pip freeze > requirements.txt 生成精确依赖列表
通过 venv 或 Docker 隔离环境
提示：实际部署时需根据DeepSeek模型的官方文档调整代码，特别是模型加载和推理参数。如果遇到性能瓶颈，可联系RAKsmart技术支持调整服务器配置(如升级GPU型号、增加内存)。
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