基于 LangServe 的 Deepseek 本地大模型服务化实践

在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型（llm）已经成为推动 ai 应用落地的关键动力。在之前的分享「普通人上手 deepseek 的实用攻略」中，我们已经成功将 deepseek 大模型高效地部署到本地环境，并对外提供稳定的服务。

本文将与你分享我们基于 LangServe 框架，将 DeepSeek 本地大模型转化为服务的实践经验，带领你一步步了解如何快速搭建、部署和管理本地大模型服务，使 AI 能力真正触手可及。

1、了解 LangServe

LangServe 是一个专门为语言模型设计的服务化框架，旨在帮助开发者将大模型能力迅速封装成 API 服务。其核心优势包括：

对于需要在本地环境中部署大模型的团队来说，LangServe 是一个不可或缺的工具。

2、实践安装

从零开始的 DeepSeek 服务化是本文的重点内容。

2.1 环境准备

安装 LangServe：

pip install "langserve[all]"