DeepSeek本地部署完整指南

什么是DeepSeek本地部署？

DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）开发的大语言模型系列。本地部署意味着你可以在自己的计算机或服务器上运行该模型，无需依赖云端API，保障数据隐私并实现离线使用。

部署前准备

• 硬件要求：建议至少16GB内存，显存8GB以上的NVIDIA GPU（支持CUDA）
• 软件环境：Python 3.10+，Git，CUDA Toolkit（如使用GPU）
• 依赖工具：pip，torch，transformers 等

安装步骤

1. 克隆模型仓库：

   git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek.git

2. 安装Python依赖：

   pip install torch transformers accelerate peft

3. 下载模型（以DeepSeek-V2为例）：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
   
   model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat"
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

运行模型

启动本地推理服务：

# 示例：简单对话
input_text = "你好，请介绍一下你自己。"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

常见问题

• 显存不足？尝试使用量化版本（如GGUF或4-bit量化）
• 下载慢？配置镜像源或使用国内加速下载工具
• 无法运行？检查CUDA和PyTorch版本是否兼容