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
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：
易于使用：通过少量代码即可完成模型服务的部署；高性能：支持并发请求和高效推理，满足生产环境需求；灵活扩展：可与其他工具（如 LangChain）无缝集成，构建复杂的 AI 应用。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：
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