deepseek免费本地部署
时间: 2025-02-25 07:05:27 浏览: 96
### 如何免费本地部署DeepSeek
#### 准备工作
为了成功在个人电脑上免费部署 DeepSeek,需先确认计算机满足最低硬件需求。通常情况下,现代笔记本或台式机均能满足这些条件[^1]。
#### 获取DeepSeek-R1模型文件
访问 Ollama 官网首页,通过点击左上角的 Models 进入模型列表页面。从中挑选 deepseek-r1 模型并下载至本地环境[^4]。
#### 安装依赖库与工具链
确保已安装 Python 及 pip 工具,并利用 pip 来安装必要的支持包。具体命令如下所示:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
此步骤旨在准备运行时所需的全部组件,以便顺利加载和执行预训练好的 DeepSeek 大规模语言模型实例[^3]。
#### 执行部署脚本
完成上述准备工作之后,可以按照官方提供的文档指引来启动实际的部署流程。一般会有一个名为 `deploy.sh` 或者类似的 shell 脚本来简化整个过程。只需打开终端窗口,在包含该脚本的工作目录下输入以下指令即可开始自动化配置和服务初始化操作:
```bash
./deploy.sh
```
一旦服务端口开放并且应用程序正常监听请求,则表明已经成功完成了 DeepSeek 的本地化设置,现在可以在不受限于网络状况的情况下享受高效稳定的交互体验了[^2]。
相关问题
deepseek本地本地部署
<think>好的,用户想知道如何在本地部署DeepSeek模型。首先,我需要回忆一下之前提供的引用内容,看看有没有相关的步骤和方法。引用[1]提到有一份详细的教程,由陈军老师编写,适合作为指导手册。引用[2]则提到了使用Ollama、Open Web UI和chartBox进行交互,还有性能优化的部分。引用[3]和[4]提到了具体的部署步骤,比如创建文件夹、下载模型文件等。
用户的需求是本地部署的方法,所以需要分步骤说明。首先应该准备环境,比如Python、Git这些工具。然后下载模型文件,可能从Hugging Face或者官方渠道获取。接着安装依赖库,比如transformers、torch等。引用[4]提到新建文件夹存放模型文件,这部分要具体说明路径设置。可能还需要配置运行环境,比如设置环境变量或者调整参数。最后测试模型,确保部署成功。
还要考虑用户可能遇到的问题,比如依赖冲突、硬件要求(GPU支持),或者模型版本的选择。引用[2]提到的性能优化和资源管理也需要提及,帮助用户优化运行效率。另外,引用[3]提到DeepSeek-R1是开源且免费商用的,用户可能关心许可证问题,需要确认。
接下来需要组织这些信息,按照逻辑顺序分步骤讲解,确保每个步骤清晰易懂。可能还需要提醒用户注意模型文件的大小和下载时间,以及运行时的资源监控。如果有常见的错误或解决方法,也可以补充进去,帮助用户顺利部署。</think>以下是DeepSeek模型本地部署的详细步骤指南:
### 一、环境准备
1. 安装Python 3.8+环境并配置PATH变量
2. 安装Git版本管理工具(用于克隆仓库)
3. 确保至少20GB可用存储空间(以DeepSeek-R1-7B为例)
4. 推荐使用NVIDIA GPU并安装CUDA 11.8驱动[^3]
### 二、模型获取
通过以下方式获取模型文件:
```bash
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-7B
```
或从官方提供的模型仓库下载[^4]
### 三、依赖安装
创建虚拟环境后执行:
```bash
pip install torch==2.1.2 transformers==4.35.0 accelerate
```
### 四、部署配置
1. 新建模型存储目录(如G:\DeepSeek\models)
2. 将模型文件复制到指定目录
3. 创建启动脚本`run.py`:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("G:/DeepSeek/models/DeepSeek-R1-7B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("G:/DeepSeek/models/DeepSeek-R1-7B")
# 推理示例
input_text = "解释量子计算"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```
### 五、运行优化
1. 添加`device_map="auto"`参数启用多GPU支持
2. 使用`load_in_8bit=True`进行量化压缩[^2]
3. 设置环境变量:
```bash
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128
```
### 六、验证部署
```bash
python run.py
```
成功输出推理结果即表示部署完成[^3]
deepseek deepseek本地化部署
### DeepSeek 模型本地化部署方法
#### 一、环境准备
为了成功完成 DeepSeek 的本地化部署,需先准备好运行所需的依赖环境。这通常包括安装 Python 和必要的库文件。推荐使用虚拟环境来管理项目中的包版本,以减少冲突的可能性[^1]。
```bash
# 创建并激活虚拟环境
python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate
```
#### 二、下载 DeepSeek 模型
DeepSeek 提供了一系列预训练模型,这些模型可以从其官方仓库或其他支持平台获取。具体操作如下:
- 前往 Hugging Face 或其他托管站点找到目标 DeepSeek 模型。
- 使用 `transformers` 库加载模型权重到本地存储位置[^2]。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "deepseek/large"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 存储至指定路径
save_path = "./models/deepseek-large/"
tokenizer.save_pretrained(save_path)
model.save_pretrained(save_path)
```
#### 三、配置 API 接口
一旦模型被保存下来,则可以通过 RESTful API 来提供对外的服务接口。此过程涉及启动一个 HTTP Server 并注册处理函数用于接收请求和返回预测结果。
对于基于 Ollama 部署的情况,需要特别注意设置正确的参数以及连接方式。
```json
{
"api": {
"type": "ollama",
"url": "http://localhost:11434",
"model": "deepseek"
}
}
```
上述 JSON 片段展示了当利用 Ollama 工具链作为中介层时所需调整的部分字段说明文档链接。
#### 四、测试与验证
最后一步是对整个流程做全面检验,确认各个组件之间能够无缝协作。发送样本输入给新搭建起来的服务端点,并观察输出是否符合预期标准。
```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/generate \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"text":"Once upon a time"}'
```
以上命令演示了一个基本的例子,它向 localhost 上监听于特定端口号 (此处假设为8000) 的生成器提交了一条短语开头的故事创作任务。
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