windows本地化部署Dify+Deepseek

Windows本地化部署Dify+Deepseek

一、下载Docker

前往 Docker 官网 下载 Docker Desktop,按序安装。

1.1启用WSL

打开本机的控制面板=>程序=>启用或关闭 Windows 功能,勾选:

  • Linux 的 Windows 子系统
  • 虚拟机平台(若无该选择则勾选 Hyper-V )
  • 远程差分压缩 API 支持。
    windows功能
    点击确定后进行重启。

1.2 迁移Docker位置

Docker的安装位置与下载位置都默认在C盘中,因此要手动进行迁移,防止C盘爆满;

  • 导出docker-desktop
wsl --export docker-desktop E:\[你的路径]\docker-desktop.tar
  • 注销docker-desktop
wsl --unregister docker-desktop
  • 新路径中重新导入docker-desktop
wsl --import docker-desktop E:\[你的路径]\docker-desktop E:\docker_data\docker-desktop.tar
  • docker-desktop中修改镜像存储路径
    变更镜像路径

二、Dify的下载与环境配置

2.1 Dify项目下载

使用git拉取Dify项目或下载项目压缩包

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

2.2 Dify项目环境配置

1.在2.1 中下载的项目文件中,找到docker文件夹,双击进入后找到.env.example文件,将其重命名为.env

<think>好的,用户想知道如何在本地部署DifyDeepSeek。首先,我需要确认用户的需求。Dify是一个开源的LLM应用开发平台,而DeepSeek可能是深度求索公司的AI模型,比如深度求索开源的一些模型。用户可能希望将这两个工具在本地环境搭建起来,用于开发或测试。 首先看Dify部署。根据引用[2],Dify可以使用Docker在Linux上安装,步骤包括克隆仓库、进入docker目录、执行compose命令。需要确认是否还有其他依赖,比如Docker和Docker Compose是否已经安装。此外,官方文档的链接需要检查是否正确,用户可能需要访问官方教程获取最新步骤。 然后是DeepSeek部署。这里可能指的是深度求索的开源模型,比如DeepSeek-R1或者DeepSeek-Math。通常,本地部署这类模型需要下载模型权重,配置推理环境,比如使用Xinference或者LlamaIndex。引用[3]提到Xorbits Inference,这可能是一个推理框架,需要按照其文档进行安装和模型加载。此外,还需要考虑硬件要求,比如GPU是否足够支持模型运行。 用户可能遇到的问题包括环境配置、依赖项安装、模型下载权限等。需要确保步骤详细,比如安装Docker、克隆仓库、处理可能的权限问题。同时,要提醒用户注意模型许可证和系统要求,例如显存大小、Python版本等。 还需要生成相关问题,可能涉及部署后的使用、优化方法、常见问题解决等。例如,如何验证部署是否成功,如何集成到现有项目,或者如何处理性能问题。 最后,确保回答符合格式要求,使用正确的LaTeX语法,虽然这个问题可能不太涉及数学公式,但如果有性能指标或配置参数,需要用行内或独立公式表示。同时,引用来源要正确标注,比如引用[2]和[3]的相关内容。</think>### DifyDeepSeek本地部署指南 #### 一、Dify本地部署步骤 1. **环境准备** - 系统要求:Linux(推荐Ubuntu 20.04+)或macOS - 安装Docker和Docker Compose(若未安装): ```bash curl -fsSL https://get.docker.com | sh sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker ``` 2. **克隆仓库并启动服务** ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker docker compose up -d # 启动后访问 http://localhost:8080 [^2] ``` 3. **验证部署** 访问 `http://localhost:8080` 初始化管理员账户,进入仪表盘即表示成功。 --- #### 二、DeepSeek本地部署 假设需部署DeepSeek的开源模型(如DeepSeek-R1),推荐通过 **Xinference** 框架实现: 1. **安装Xinference** ```bash pip install "xinference[all]" xinference-local # 启动本地服务(默认端口9997) ``` 2. **加载DeepSeek模型** ```bash xinference launch --model-name "deepseek-r1" --size-in-billions 7 --model-format pytorch ``` 模型将下载至 `~/.xinference/models/` 目录[^3]。 3. **API调用示例** ```python from xinference.client import Client client = Client("http://localhost:9997") model = client.get_model("deepseek-r1") print(model.generate("如何优化LLM的推理速度?")) ``` ---
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