如何把镜像站的资源弄到本地

通过reposync从阿里云镜像站下载资源,创建本地YUM源,解决网络不稳定导致的慢速或中断问题,提高软件安装效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我们设置yum后,发现安装程序经常网络原因下载很慢,要不就是直接下载到一半GG,所以搞个本地的yum还是非常重要的


1.安装rpm包构建工具

yum install createrepo yum-utils

2.移除不用的yum源

[root@localhost yum.repos.d]# mv /etc/yum.repos.d/CentOS-* /opt/
[root@localhost yum.repos.d]# ls

3.创建你自己需要下载到本地的yum

我这里拿openstack-pike为列,使用的是阿里的镜像站提供的源

vi pike.repo

[pike]
name=pike
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/7/cloud/x86_64/openstack-pike/
gpgcheck=0
enabled=1

删除那些不用的yum只是为了不要混了,现在 /etc/yum.repo/ 下面就只有一
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何将DeepSeek部署到本地。首先,我得清楚DeepSeek具体指的是什么,因为不同的工具或模型部署步骤可能不同。DeepSeek可能是一个机器学习模型,比如自然语言处理模型,或者是某个特定的开源项目。用户可能指的是类似DeepSeek-R1或者DeepSeek-MoE这样的模型,或者是其他产品。 接下来,我要考虑用户可能的背景。他们可能是开发者,有一定的编程经验,但可能不熟悉具体的部署流程。所以需要步骤详细,但不过于技术化,用中文解释清楚。用户可能需要从基础开始,比如环境准备、依赖安装、模型下载、配置和运行等步骤。 可能的步骤包括:安装Python环境,安装必要的库如PyTorch或TensorFlow,获取模型权重,设置配置文件,编写推理代码,处理可能的依赖问题,以及运行示例。此外,还需要考虑硬件要求,比如GPU的支持,CUDA版本的兼容性,以及内存和存储需求。 需要提醒用户注意的地方包括:模型许可证,确保合法使用;网络问题,下载大文件可能需要代理或耐心;错误处理,比如常见的依赖冲突或版本不匹配。此外,可能还需要示例代码片段,帮助用户快速测试部署是否成功。 可能需要分情况讨论,如果用户指的是开源模型,比如DeepSeek-7B,那么步骤可能包括从Hugging Face下载,使用transformers库加载。如果是其他项目,可能需要克隆仓库,安装特定依赖。另外,如果用户有特定用途,比如API服务,可能需要使用FastAPI或Flask搭建接口。 需要验证自己的思路是否正确,比如查看DeepSeek的官方文档或GitHub仓库,确保步骤符合最新指南。同时,考虑用户可能的常见错误,比如路径错误、缺少依赖项、权限问题等,并在指导中提前指出解决方法。 最后,要确保语言简洁明了,结构清晰,分点说明,便于用户一步步跟随操作。可能还需要提供参考链接,如GitHub仓库、Hugging Face模型页面等,方便用户获取更多信息。部署</think> DeepSeek 模型到本地通常涉及环境配置、模型获取和运行推理等步骤。以下是通用部署流程(以开源模型如 **DeepSeek-7B/MoE** 为例): --- ### **1. 环境准备** - **操作系统**: Linux/Windows (推荐Linux) - **Python**: 3.8+ - **GPU**: 支持CUDA的NVIDIA显卡(如需GPU加速) - **依赖库**: ```bash pip install torch transformers accelerate # PyTorch及基础库 pip install huggingface_hub # 从Hugging Face下载模型 ``` --- ### **2. 获取模型权重** - **方式1: Hugging Face Hub** (需访问权限) ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base") ``` - **方式2: 手动下载** 从官方提供的链接或镜像站下载模型文件(需确认许可证)。 --- ### **3. 编写推理代码** 创建一个Python脚本(如 `demo.py`),使用Transformers库加载模型: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = "./deepseek-llm-7b-base" # 本地模型路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto") # 自动选择GPU/CPU input_text = "你好," inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` --- ### **4. 运行模型** ```bash python demo.py ``` --- ### **常见问题** - **显存不足**:尝试量化(如 `bitsandbytes`)或使用较小模型(如 DeepSeek-1.3B)。 - **下载慢**:使用镜像源或离线下载后手动指定路径。 - **依赖冲突**:建议使用虚拟环境(如 `conda` 或 `venv`)。 --- ### **进阶部署** - **API服务**: 使用FastAPI/Flask封装模型为HTTP接口。 - **量化优化**: 使用 `llama.cpp` 或 `vLLM` 提升推理速度。 - **多GPU支持**: 调整 `device_map="auto"` 或使用 `deepspeed`。 --- ### **参考资源** - DeepSeek官方GitHub: [https://github.com/deepseek-ai](https://github.com/deepseek-ai) - Hugging Face模型库: [https://huggingface.co/deepseek-ai](https://huggingface.co/deepseek-ai) 具体步骤可能因模型版本更新而变动,建议以官方文档为准。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值