什么是DeepSeek？
DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一系列高性能大语言模型，支持多种自然语言理解和生成任务。其开源版本为开发者提供了在本地部署和运行大模型的能力，保障数据隐私与定制灵活性。
准备工作
在开始部署前，请确保你的系统满足以下条件：
- 操作系统：推荐使用 Ubuntu 20.04 或更高版本
- GPU支持：NVIDIA GPU + CUDA 驱动（建议至少16GB显存）
- Python环境：Python 3.10+
- 依赖库：PyTorch, Transformers, Accelerate, FastAPI（用于API服务）
部署步骤
- 克隆官方仓库或下载模型权重文件
- 安装必要依赖：
pip install torch transformers accelerate fastapi uvicorn - 加载模型并进行量化处理以降低资源占用
- 使用FastAPI封装为HTTP服务
# 示例：加载 DeepSeek 模型
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_path = "./deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
# 启动本地推理
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=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
启动本地API服务
通过 FastAPI 将模型封装为 RESTful 接口，便于前端或其他应用调用。
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.post("/generate")
async def generate_text(prompt: str):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return {"result": result}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
运行后访问 http://localhost:8000/docs 可查看交互式API文档。
优化建议
- 使用
bitsandbytes进行 4-bit 或 8-bit 量化，减少显存占用 - 启用
flash-attention提升推理速度 - 考虑使用
vLLM或Text Generation Inference提高并发性能
常见问题
Q：没有GPU可以运行吗？
A：可以，但需使用较小模型并启用CPU推理，性能较低。
Q：模型下载地址在哪里？
A：可在 Hugging Face 或 DeepSeek 官方平台获取开源模型。