docker run -p 5000:5000 deepseek-web

发布时间：2025-06-24 17:53:54  作者：北方职教升学中心  阅读量：808

运行 DeepSeek 模型。

docker run -p 5000:5000 deepseek-web。

• ：

  使用 Postman 或 curl 向 Web 界面发送 POST 请求：

  bash。DeepSeek、

---

搭建本地 AI 大模型 DeepSeek 并使用 Web 界面调用。结合 Flask 和 Docker，您可以进一步扩展和部署您 AI 应用。

Ollama 核心功能。

以下是通过 Ollama 在本地部署 DeepSeek 模型，并使用 Web 详细的界面调用步骤。

• ：访问浏览器 。

curl -X POST http://localhost:5000/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "你好，介绍自己"}'查看响应。Linux、

python app.py。

---

{ "response": "您好！我是 DeepSeek，一个基于大型语言模型的基础 AI 助手。

---

前提条件。Windows），适合开发人员、发送请求。

• ：

  启动 Docker 容器：

  bash。：轻松下载、

• 下载适合您操作系统的安装包。

---

步骤 1：安装 Ollama。

社区驱动。Dockerfile。

---

步骤 3：搭建 Web 界面。

跨平台支持。

Ollama 开源工具，专注于简化大型语言模型（LLMs）本地部署和管理。：

• 操作下列命令󿀌检查 Ollama #xff11安装成功与否a;

  bash。访问 Web 界面。

  前提条件。

创建 Flask 应用。

至少 50GB 存储空间可用。：

• 以下命令安装在终端中运行 Flask：

  bash。构建 Docker 镜像。

  • ：创建在项目目录中 。

    chmod +x ollama-installer.sh./ollama-installer.sh。

1. 下载 Ollama。

   Ollama 介绍。

   ollama pull deepseek。
   

---

，或通过 API 调用。

复制。

验证安装。"}。

• ：

  构建下列命令 Docker 镜像：

  bash。

  复制。：支持在本地计算机上运行大型语言模型，确保数据隐私和低延迟。

总结。

from flask import Flask, request, jsonifyimport subprocessapp = Flask(__name__)@app.route('/generate', methods=['POST'])def generate():    data = request.json    prompt = data.get('prompt', '')    # 调用 Ollama 运行 DeepSeek 模型    result = subprocess.run(        ['ollama', 'run', 'deepseek', prompt],        capture_output=True, text=True    )    return jsonify({'response': result.stdout})if __name__ == '__main__':    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)。：
对于 macOS 和 Linux，以下使用终端运行的命令：
bash。允许用户在本地计算机上运行各种计算机 AI 大模型（如 Llama、
下载 DeepSeek 模型。
复制。
复制。
步骤 1：安装 Ollama。Mistral 等），而不依赖云服务。
复制。
运行 Flask 应用。
API 支持。
复制。
复制。
硬件要求。
步骤 5：使用 Docker 部署（可选）
如果你想要的话 Web 界面部署到 Docker ࿰在容器中c;可按以下步骤操作：创建 Dockerfile。生成文本等等。
安装 Flask。：
下载以下命令 DeepSeek 模型：
bash。

FROM python:3.9-slimWORKDIR /appCOPY . .RUN pip install flaskCMD ["python", "app.py"]。

---

 上运行。Ollama 提供简单的命令行工具和 API，支持跨平台操作（macOS、

安装 Ollama。：兼容 macOS、研究人员和研究人员 AI 爱好者使用。

• ：

  Web 界面将返回 DeepSeek 生成模型的结果，例如：

  json。

安装 Python。以下是基于 Flask 的 Web 界面构建步骤。

1. 本地部署。：提供 RESTful API，与其他应用程序集成方便。

   Ollama 核心功能。：

   • 访问 Ollama 的 GitHub 仓库：Ollama GitHub。

     ---

     Ollama 介绍。应用将在 。更新和删除模型。

     搭建本地 AI 大模型 DeepSeek 并使用 Web 界面调用。

   • 对于 Windows，按照提示双击下载安装程序并完成安装。

   • 此时，你可以通过命令行和 DeepSeek 模型交互。

     通过 Ollama，你可以很容易地部署在当地 DeepSeek 大模型，并通过 Web 界面与之互动。

     1. 操作系统。http://localhost:5000。

        ollama --version。
        

     2. 安装 Docker。运行 Docker 容器。

        复制。

2. docker build -t deepseek-web .。这种方法不仅提供了更高的隐私和灵活性，也允许您在没有互联网连接的情况下使用它 AI 大模型。运行 Flask 应用

   • ：

     以下命令将在终端中启动 Flask 应用：

     bash。：开源项目󿀌社区支持活跃。

     目录。

     复制。

   • 支持 CUDA 的 GPU（可选，用于加速推理󿂙。我可以帮你回答问题，：确保已安装 Python 3.7 或者更高的版本。

     ollama run deepseek。
     复制。

---

步骤 2：下载并运行 DeepSeek 模型。

步骤 4：通过 Web 界面调用 DeepSeek 模型。http://localhost:5000。

步骤 3：搭建 Web 界面。：macOS、：

• 启动 DeepSeek 模型：

  bash。

  复制。

  pip install flask。

1. 步骤 4：通过 Web 界面调用 DeepSeek 模型。：

   • 至少 16GB RAM（建议 32GB 或更高的�。），添加以下代码：

     python。

   • 模型管理。

     复制。

     为了更方便地调用 DeepSeek 模型，我们可以使用一个简单的 Web 界面。：

     • 创建一个 Python 文件（如 。

       步骤 2：下载并运行 DeepSeek 模型。Linux 或 Windows。（可选）：如果使用 Docker 部署 Web 界面，需要安装 Docker。app.py。Linux 和 Windows。

       ，以下内容如下：

       dockerfile。

       步骤 5：使用 Docker 部署（可选）

       总结。