如何安装 Deepseek 大模型

什么是 Deepseek

Deepseek 是由深度求索（DeepSeek）开发的一系列大型语言模型，包括 Deepseek-Coder、Deepseek-MoE 等多个版本，具有强大的代码生成、自然语言理解和推理能力。

这些模型在多个基准测试中表现出色，且部分模型已开源，允许开发者在本地或私有环境中部署和使用。

安装前准备

在安装 Deepseek 模型之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux（推荐 Ubuntu 20.04+）、macOS 或 Windows（WSL2）
• Python 版本：Python 3.8 - 3.11
• GPU 支持：NVIDIA GPU（推荐 24GB 显存以上，如 A100, RTX 3090/4090）
• 依赖库：PyTorch、Transformers、Accelerate、Bitsandbytes（可选量化）
• 磁盘空间：至少 50GB 可用空间（根据模型大小而定）

安装步骤

1. 创建虚拟环境并激活：

   python -m venv deepseek-env
   source deepseek-env/bin/activate  # Linux/macOS
   # 或
   deepseek-env\Scripts\activate    # Windows

2. 安装必要的 Python 包：

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

3. 从 Hugging Face 下载并加载模型：

   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
   )

4. 进行推理测试：

   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))

常见问题与解决方案

• 显存不足：使用量化技术（如 4-bit 或 8-bit）加载模型：

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
      model_name,
      device_map="auto",
      load_in_4bit=True,
      trust_remote_code=True
  )

• 下载速度慢：使用国内镜像或 Hugging Face CLI 加速下载： huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct --local-dir ./deepseek-model
• 无法加载模型：确保已设置 trust_remote_code=True，因为 Deepseek 使用了自定义代码。

进阶使用建议

对于生产环境或高性能需求，建议：

• 使用 vLLM 或 Text Generation Inference 服务部署模型 API
• 配置 GPU 多卡并行推理以提升性能
• 结合 LangChain 等框架构建智能应用
• 定期关注 DeepSeek 官方 GitHub 获取最新更新

官方仓库地址：https://github.com/deepseek-ai