DeepSeek 模型部署指南

什么是 DeepSeek

DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）公司研发的一系列大语言模型，包括 DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder 和 DeepSeek-MoE 等。这些模型在多个基准测试中表现出色，支持代码生成、自然语言理解等多种任务。

由于其出色的性能和开放的模型权重，DeepSeek 成为开发者本地部署和私有化应用的热门选择。

部署准备

硬件要求

• GPU：推荐 NVIDIA GPU（至少 16GB 显存，如 A100、RTX 3090/4090）
• 内存：至少 32GB RAM
• 磁盘：至少 100GB 可用空间（模型文件较大）

软件环境

• Python 3.10+
• PyTorch 2.0+
• CUDA 驱动（如使用 GPU）
• transformers、accelerate、bitsandbytes 等库

部署步骤

1. 安装依赖

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece

2. 下载模型

从 Hugging Face 获取 DeepSeek 模型（需登录并接受协议）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

3. 本地推理测试

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=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

搭建 API 服务

使用 FastAPI 搭建简单的推理接口：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import torch

app = FastAPI()

class Request(BaseModel):
    prompt: str

@app.post("/generate")
async def generate_text(request: Request):
    inputs = tokenizer(request.prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return {"result": result}

常见问题

• 显存不足？ 使用量化技术（如 4-bit 或 8-bit）降低显存占用。
• 加载慢？ 确保网络稳定，或提前下载模型到本地。
• 如何优化性能？ 使用 vLLM 或 TensorRT-LLM 进行推理加速。