deepseek模型部署本地

### 如何在本地环境部署 DeepSeek 模型 #### 环境准备硬件要求方面，为了顺利部署DeepSeek模型，建议配置至少8GB RAM以及推荐使用带有CUDA支持的NVIDIA GPU来加速处理速度；不过也完全可以在仅配备Intel或AMD CPU的情况下运行该程序[^1]。安装必要的软件依赖项之前，请确认操作系统为64位版本Linux（如Ubuntu），并且已预先设置好Python 3.8+开发环境。对于GPU用户来说，还需要确保已经正确安装了适用于自己显卡型号的驱动程序及相应的CUDA Toolkit与cuDNN库。 #### 安装步骤下载官方发布的最新版DeepSeek源码包或是克隆GitHub仓库到个人电脑上： ```bash git clone https://github.com/deepseek-lm/DeepSeek.git cd DeepSeek ``` 创建独立虚拟环境以隔离其他项目可能带来的冲突，并激活它来进行后续操作： ```bash python -m venv env source env/bin/activate pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` 依据所选计算平台的不同，执行特定指令完成核心组件及相关工具链的获取过程： - **针对CPU设备** ```bash pip install -r requirements_cpu.txt ``` - **面向具备CUDA兼容性的GPU装置** ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install -r requirements_gpu.txt ``` 此时应该能够看到提示信息表明所有必需品均已就绪，可以继续下一步骤了。 #### 启动服务端口监听利用内置脚本快速启动HTTP API服务器，默认情况下会绑定至`localhost:7860`地址提供RESTful接口访问权限： ```bash uvicorn app.main:app --host=0.0.0.0 --port=7860 --reload ``` 如果一切正常的话，在浏览器里输入http://127.0.0.1:7860就能打开图形界面啦！另外一种方式则是借助Ollama框架简化流程，只需简单几步即可让DeepSeek_R1模型跑起来并与之交流互动。具体做法参照另一份文档说明，先拉取所需容器映像再调用对应命令开启实例[^2]。

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