RAKsmart企业服务器上部署DeepSeek编写运行代码

　　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。

 
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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审核编辑 黄宇