deepseek部署到本地

### DeepSeek本地部署指南 #### 环境准备为了成功部署DeepSeek，在硬件方面最低配置需满足：CPU（支持AVX2指令集）、至少16GB内存以及不少于30GB的存储空间；而推荐配置则建议采用NVIDIA GPU（例如RTX 3090及以上型号），搭配32GB以上的RAM和50GB以上的硬盘容量[^1]。对于软件层面的要求如下： - 支持的操作系统包括但不限于Windows、macOS或Linux； - 若计划利用Open Web UI，则还需事先完成Docker环境的搭建[^2]。 #### 安装必要组件和服务设置针对Ollama服务端口配置，具体操作是在相应位置加入`Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"`这一行来定义环境变量，从而确保服务能够正常监听指定地址与端口号上的请求[^3]。 #### 获取并启动DeepSeek 访问官方提供的资源链接可以找到更多关于如何获取最新版本的DeepSeek及相关工具的信息。通过官方网站或其他可信渠道下载所需文件后按照指引逐步执行安装过程即可[^4]。 ```bash # 假设已经完成了上述准备工作，下面是一个简单的命令序列用于拉取镜像并运行容器的例子 docker pull deepseek_image_tag # 替换为实际标签名 docker run -d --name my_deepseek_container -p host_port:container_port deepseek_image_tag ```

将deepseek部署到本地

### 本地部署DeepSeek的详细步骤 #### 环境准备 ##### 硬件需求最低配置为CPU（需支持AVX2指令集）、16GB内存以及30GB存储空间。为了获得更佳性能，建议采用NVIDIA GPU（例如RTX 3090及以上型号），搭配32GB内存和50GB以上的存储设备[^1]。 ##### 软件依赖确保操作系统可以是Windows、macOS或是Linux中的任意一种。当计划利用Open Web UI功能时，则还需事先完成Docker环境的搭建工作。 #### 安装Ollama 按照官方文档指示，在目标机器上正确安装并配置好Ollama平台，这是后续顺利集成其他组件的基础条件之一。 #### 部署DeepSeek-V3模型一旦上述准备工作就绪，便可着手于实际的模型加载过程： 1. 使用`kubectl`命令获取处于`deepseek`命名空间下的所有Pod列表，并从中筛选出名称中含有“prepare”的那个实例； ```bash kubectl exec -it $( kubectl get pod -n deepseek ``` 2. 在该容器内部通过pip工具来安装必要的Python库——Hugging Face CLI； ```bash pip install huggingface_hub ``` 3. 接着调用`huggingface-cli`命令行接口实现对指定版本号为V3的预训练权重文件进行下载操作，保存路径设定为`/model/deepseek-ai/DeepSeek-V3`; ```bash huggingface-cli download --resume-download deepseek-ai/DeepSeek-V3 --local-dir /model/deepseek-ai/DeepSeek-V3 ``` 以上即完成了整个基于Kubernetes集群架构下针对特定镜像仓库内资源对象提取至宿主机磁盘的操作流程描述[^2]。 #### 后续优化与维护考虑到不同用户的个性化应用场景差异较大，因此在初次成功启动之后还应该持续关注系统日志输出情况，及时调整参数设置以满足业务逻辑层面的要求。此外，定期更新所使用的各类框架及其插件也是保障长期稳定性的关键措施之一[^3]。

deepseek部署到本地电脑

### 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。

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