答案：部署海鲸AI需依次完成系统准备、虚拟环境配置、依赖安装、模型部署与服务启动。首先选用Ubuntu 20.04或CentOS 7.9并更新系统，安装Python 3.9+及pip；接着创建并激活venv虚拟环境，升级pip；然后通过requirements.txt安装核心依赖，必要时安装匹配版本的torch；之后下载模型权重至指定目录，并在config.yaml中正确设置model_path；最后运行app.py启动服务，访问Swagger UI验证部署结果。
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如果您希望在本地环境中部署海鲸AI以实现私有化运行或定制开发，可能遇到依赖配置、服务启动失败或模型加载异常等问题。以下是完成海鲸AI环境搭建的详细步骤：
一、准备系统与基础依赖
为确保海鲸AI能够稳定运行，需先确认操作系统兼容性并安装必要的运行时组件。该步骤是后续所有操作的基础。
1、选择支持的操作系统，推荐使用Ubuntu 20.04 LTS 或 CentOS 7.9，避免使用未被测试的版本。
2、更新系统软件包列表，执行命令：sudo apt update（Debian/Ubuntu）或 yum update（CentOS）。
3、安装Python 3.9及以上版本，并通过python3 --version验证安装结果。
4、安装pip包管理工具和虚拟环境模块：sudo apt install python3-pip python3-venv。
二、配置Python虚拟环境
使用独立的Python虚拟环境可以隔离项目依赖，防止与其他应用产生冲突，提升部署稳定性。
1、在项目根目录下创建虚拟环境：python3 -m venv hjai-env。
2、激活虚拟环境，输入命令：source hjai-env/bin/activate。
3、升级pip至最新版：pip install --upgrade pip。
三、安装海鲸AI核心依赖库
正确安装框架所需第三方库是保证模型推理和服务接口正常工作的关键环节。
1、从官方渠道获取requirements.txt文件，放置于当前工作目录。
2、执行依赖安装命令：pip install -r requirements.txt，注意网络连接状态。
3、若出现CUDA相关错误，请根据GPU型号安装对应版本的torch与torchaudio。
四、下载并配置模型权重文件
模型参数文件通常不包含在代码仓库中，需要单独获取并正确指向加载路径。
1、访问授权下载页面，获取模型压缩包链接。
2、将模型解压至指定目录，例如/models/hjai-v1/。
3、修改配置文件config.yaml中的model_path字段，值设为/models/hjai-v1/model.pth。
五、启动本地服务
完成上述步骤后，可通过内置脚本启动API服务，对外提供文本生成能力。
1、运行启动脚本：python app.py --host 0.0.0.0 --port 8080。
2、打开浏览器访问http://localhost:8080/docs，查看是否成功加载Swagger UI界面。
3、如提示端口占用，更换--port后的数值重新尝试。
