deepseek部署在本地电脑

### 部署环境准备 为了在本地计算机上成功部署DeepSeek搜索引擎，需先准备好运行环境。确保所使用的操作系统为Galaxy Kylin v10，并完成必要的前置设置工作[^4]。 ```bash sudo mount -o loop /opt/dm8_20220104_x86_kylin10_64_ent_8.1.2.98_pack1.iso /mnt ``` 此命令用于挂载ISO镜像文件到`/mnt`目录下，从而获取安装所需的全部资源包。 ### 安装Docker与Docker Compose 由于DeepSeek依赖于容器化技术来简化其部署流程，在继续之前应确认已正确安装并配置好Docker以及Docker Compose工具链[^2]。 #### 更新软件源列表： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` #### 安装Docker CE: ```bash curl -fsSL https://get.docker.com | sh ``` #### 添加当前用户至docker组以便无需root权限即可执行docker命令： ```bash sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker ``` #### 下载并安装最新版Docker Compose: ```bash sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/$(curl -s https://api.github.com/repos/docker/compose/releases/latest | grep 'tag_name' | cut -d'"' -f4)/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ``` ### 构建DeepSeek服务集群 当上述准备工作完成后，接下来就是构建基于Kubernetes的服务集群以支持DeepSeek的高效运作[^3]。 #### 初始化kubeadm集群： ```bash sudo kubeadm init --config=kubeadm-init.yaml ``` 这一步骤会创建一个新的Kubernetes控制平面实例；注意保存输出中的kubelet启动参数和管理员令牌信息，它们对于后续加入其他节点至关重要。 #### 设置kubectl客户端连接新建立的集群： ```bash mkdir -p $HOME/.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config ``` 至此，已完成基本的环境搭建和服务端口开放等工作，可以着手准备具体的DeepSeek组件部署了。 ### 启动DeepSeek应用栈 最后通过编写合适的`docker-compose.yml`文件定义所需的服务组合，再利用Docker Compose一键拉起整个应用程序堆栈。 ```yaml version: '3' services: ollama: image: deepseek/ollama:latest ports: - "7860:7860" open-webui: image: deepseek/open-webui:latest depends_on: - ollama ports: - "7865:7865" deepseek-model: image: deepseek/deepseek-r1:1.5b environment: MODEL_NAME: r1-1.5b volumes: - ./models:/models ``` 将以上YAML内容保存成名为`docker-compose.yml`的文本文件后，在同一路径下调用如下指令即能快速启动包含有OLLAMA API网关、WebUI界面及预训练模型在内的完整DeepSeek解决方案。 ```bash docker-compose up -d ``` 此时访问浏览器输入http://localhost:7865应该可以看到DeepSeek Web UI页面加载出来，标志着本次离线部署过程圆满结束。

### 部署DeepSeek至本地计算机 #### 所需硬件配置 为了成功部署并运行DeepSeek，建议的最低硬件配置如下[^1]: - CPU：Intel i7 或同等性能以上的处理器 - RAM：至少32GB内存；如果计划处理大规模数据集，则推荐64GB或以上 - GPU：NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 或更高级别的显卡（具有足够的CUDA核心数） - 存储空间：SSD硬盘容量不少于500GB用于安装软件及相关依赖项 #### 软件环境准备 确保操作系统支持最新版本Python以及必要的库文件。通常情况下Linux发行版会是比较理想的选择之一，比如Ubuntu LTS版本或是CentOS等稳定型系统[^2]。 #### 安装过程概述 以下是简化后的安装指南： ```bash # 更新现有包列表并安装基础工具链 sudo yum update -y && sudo yum groupinstall "Development Tools" -y # 设置Python虚拟环境来隔离项目依赖关系 python3 -m venv deepseek-env source ./deepseek-env/bin/activate # 使用pip安装所需Python模块 pip install --upgrade pip setuptools wheel pip install torch torchvision torchaudio # PyTorch框架及其扩展组件 pip install transformers datasets evaluate accelerate # Hugging Face提供的自然语言处理库 # 下载官方发布的预训练模型权重和其他资源文件 git clone https://github.com/deepseek-labs/DeepSeek.git . cd DeepSeek/ wget http://example.com/path/to/pretrained_model_weights.tar.gz tar zxvf pretrained_model_weights.tar.gz # 启动服务端口监听以便后续访问API接口 nohup python app.py & ``` 完成上述命令序列之后，应该可以在浏览器地址栏输入`http://localhost:port_number`查看是否能够正常加载网页界面，这表明本地部署工作已完成。