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
- 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 - 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 - 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 ) - 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
注意：使用开源模型时，请遵守相关许可证协议，并尊重开发者版权。
- 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