微信DeepSeek王炸组合
之前一粉丝加我，医生，也是自己琢磨，用cursor做了一个小程序前端，后端在自己服务器部署deepseek，就做了一个专属的医疗顾问。
关键是他还是神经内科医生，我以为自己编程已经很牛了，还有更牛和执行力更强的大神。
中国人多，只要有一小群人，喜欢琢磨和折腾。通过互联网进行协同，技术进步就是指数级的。
过去，大家散落在全国各地，也没法形成交流。身边都下班打麻将，你去与不去？互联网，让技术宅得到很大的发展空间。
我也在研究，如何本地化部署deepseek，但好像配置不够。此外，患方给的方案是用python调包，但网上方案是下程序。
以下是官方的本地化部署方案：
DeepSeek 的本地化部署和专属知识库训练通常包括以下步骤：
1. 环境准备
硬件要求：确保有足够的计算资源（如 GPU）。
软件依赖：安装 Python、PyTorch、CUDA 等必要的软件和库。
2. 获取 DeepSeek 模型
下载模型：从官方或授权渠道获取模型文件。
配置路径：将模型文件放置在项目目录中，并配置路径。
3. 本地化部署
安装依赖:使用 `pip` 或 `conda` 安装所需依赖。
配置环境变量：设置必要的环境变量，如 `PYTHONPATH`。
启动服务：通过命令行或脚本启动模型服务。
4. 数据准备
收集数据：整理与业务相关的文本数据。
数据清洗：去除噪声，确保数据质量。
数据标注：对数据进行必要的标注。
5. 专属知识库训练
配置训练参数：设置学习率、批次大小等。
加载预训练模型：使用 DeepSeek 的预训练模型作为基础。
训练模型：在专属数据集上进行微调。
验证模型：使用验证集评估模型性能。
6. 模型部署
保存模型：训练完成后保存模型。
集成到系统：将模型集成到现有系统中。
测试接口：确保 API 接口正常工作。
7. 监控与维护
性能监控：持续监控模型性能。
定期更新：根据新数据定期更新模型。
示例代码
安装依赖
pip install -r requirements.txt
启动服务
python serve.py --model_path ./models/deepseek_model.bin
训练模型
python train.py --data_path ./data/train_data.json --model_path ./models/deepseek_model.bin
注意事项
数据隐私：确保数据隐私和安全。
资源管理：合理分配计算资源。
文档记录：详细记录每个步骤，便于后续维护。
