### 如何解决
DeepSeek 服务器繁忙的问题
对于希望使用
DeepSeek 而不受限于其服务器状态的用户来说，本地私有化部署是一个有效的解决方案[^1]。通过这种方式可以避免因公共服务器负载过高而导致的服务中断问题。
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方法一：本地私有化部署
为了实现这一点，首先需要获取
DeepSeek R1 模型的相关资源文件并按照官方文档指导完成环境配置工作。具体步骤如下：
- 下载
DeepSeek R1 的预训练权重以及配套脚本；
- 准备一台具有足够计算能力（建议配备 GPU 加速
卡）的工作站或云主机作为运行平台；
- 安装必要的依赖库如 PyTorch 或 TensorFlow 等机器学习框架；
- 配置好 Python 开发环境后执行启动命令使模型服务上线；
```bash
# 假设已经安装好了所需的Python包和其他依赖项
python serve.py --model_path https://blog.csdn.net/xmk25020101/article/details/models/
deepseek-r1/
```
这种
方法使得即使在网络条件不佳的情况下也能正常使用该大语言模型的各项功能[^2]。
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方法二：优化请求策略
如果暂时无法进行本地部署，则可以通过调整访问频率来减轻对远程API的压力。例如设置合理的超时时间和重试机制防止长时间等待响应造成阻塞；利用缓存技术减少重复查询次数从而提高整体效率。
```python
im
port requests
from functools im
port lru_cache
@lru_cache(maxsize=100)
def get_respo
nse(prom
pt):
try:
respo
nse = requests.post(
url="https://api.
deepseek.com/v1/generate",
json={"prom
pt": prom
pt},
timeout=(5, 30) # 连接超时5秒，读取超时30秒
)
return response.json()
except Exception as e:
print(f"Error occurred: {e}")
raise
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