本地部署DeepSeek大模型配置指南

什么是DeepSeek？

DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）开发的一系列高性能大语言模型，支持多种应用场景，如文本生成、代码补全、对话系统等。本文将介绍如何在本地环境中部署和运行DeepSeek模型。

环境准备

• 操作系统：Linux / macOS / Windows (WSL推荐)
• Python版本：3.9或以上
• GPU：NVIDIA显卡 + CUDA驱动（建议RTX 3090及以上）
• 内存：至少32GB RAM，显存≥24GB

安装依赖

# 创建虚拟环境
python -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 deepseek-env\Scripts\activate  # Windows

# 安装必要库
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers accelerate peft sentencepiece

下载并运行模型

以 DeepSeek-V2 或 DeepSeek-Coder 为例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct"  # 可替换为其他版本
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

input_text = "写一个Python函数计算斐波那契数列"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

常见问题

Q：显存不足怎么办？
A：可使用量化版本，如GPTQ或GGUF格式，在CPU或低显存GPU上运行。

Q：如何提高响应速度？
A：启用Flash Attention，并确保使用CUDA后端。