deepseek 本地部署 安装包 下载

### DeepSeek 本地部署安装包下载 对于希望在本地环境中部署 DeepSeek 的用户而言，获取合适的安装资源至关重要。官方推荐的方式是利用特定命令来启动所需的服务和模型版本。例如，可以通过 `ollama run` 命令指定不同大小的 DeepSeek R1 模型进行运行[^2]。 除了上述方法外，还存在另一种途径用于获得更详细的指导和支持材料——即访问共享链接以下载《Deepseek本地部署教程》文档。该文档不仅提供了关于如何设置环境的具体说明，还包括了可能需要用到的各种配置选项介绍[^3]。 为了方便用户操作，在此提供具体的网盘链接以便于下载所需的教程文件： - **链接**: [https://pan.baidu.com/s/1zreSVT_tgaj0YHEHWcuK4A](https://pan.baidu.com/s/1zreSVT_tgaj0YHEHWcuK4A) - **提取码**: 1234 值得注意的是，虽然这里提到了通过第三方平台（如百度网盘）分享的内容，但在实际应用过程中建议优先考虑官方渠道发布的最新版次产品及相关资料，以确保安全性和兼容性。 ```bash # 使用 ollama run 启动指定版本的 DeepSeek R1 模型 ollama run deepseek-r1:1.5b # 推荐的小规模测试版本 ```

<think>好的，用户询问的是DeepSeek的本地部署离线安装包下载。首先，我需要确认DeepSeek的具体产品类型，因为“DeepSeek”可能指不同公司的不同产品，比如深度求索（DeepSeek）的人工智能模型，或者其他领域的软件。根据常见情况，用户可能指的是深度求索公司的AI大模型，如DeepSeek-R1或Chat模型。 接下来，我需要考虑用户的需求：本地部署和离线安装。这意味着用户可能需要在没有互联网连接的环境中运行该模型，或者出于数据隐私和安全考虑需要本地化部署。对于大模型来说，本地部署通常需要较高的硬件配置，尤其是GPU资源，这一点需要提醒用户。 然后，我需要检查官方资源的获取途径。通常，企业会通过官方网站或GitHub仓库提供下载。但大多数开源模型如LLaMA、ChatGLM等，可能需要申请权限或遵循特定的许可协议。需要确认DeepSeek模型是否开源，是否有官方的离线安装包提供。 另外，用户可能没有明确说明模型的具体名称或版本，可能需要进一步询问。但根据当前信息，假设用户指的是深度求索的开源模型，我需要指导用户访问其官方网站或GitHub页面，查找相关的下载链接和文档。 还需要注意，有些模型可能以代码仓库的形式存在，用户需要克隆仓库并按照指南安装依赖，而离线安装包可能是预训练模型权重，需要单独下载。同时，提醒用户注意系统要求，如Python环境、PyTorch版本、CUDA支持等。 最后，如果官方不提供离线包，可能需要建议用户通过其他方式获取，如联系销售或技术支持，特别是企业版产品。同时，强调遵循许可协议，避免侵权问题。 总结步骤：确认产品类型，提供官方资源链接，说明部署要求，提醒硬件和依赖，建议联系官方支持，并强调合规性。</think>关于DeepSeek的本地部署和离线安装包获取，以下是关键信息及建议步骤： 1. **产品定位确认** DeepSeek（深度求索）主要提供AI大模型服务，其开源模型如DeepSeek-MoE、DeepSeek-R1等支持本地部署。需明确您需要的是： - 🔍 对话模型（如DeepSeek-Chat） - 🧠 数学推理模型（如DeepSeek-Math） - 🏗️ 企业定制版本 2. **官方获取渠道** | 资源类型 | 获取方式 | 注意事项 | |-----------------|-----------------------------------|------------------------------| | 开源模型 | GitHub仓库(https://github.com/deepseek-ai) | 需Git LFS下载大文件 | | 企业版 | 联系[email protected] | 需签署保密协议 | | 学术研究申请 | 访问官网填写申请表 | 需.edu邮箱验证 | 3. **硬件要求准备** - ✅ 最低配置：NVIDIA T4 GPU (16GB显存) - ✅ 推荐配置：A100/A800 (40GB+显存) - 💾 存储需求：模型权重文件通常需要30-100GB空间 4. **部署步骤概览** 1. 从Hugging Face或官方GitHub下载模型权重（需先申请访问权限） 2. 安装依赖环境： ```bash conda create -n deepseek python=3.10 pip install torch==2.0.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install -r requirements.txt ``` 3. 加载离线模型： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "/local/path/to/deepseek-7b-chat", trust_remote_code=True ) ``` 5. **特别注意事项** - 🔒 企业版部署需通过安全审计 - ⚠️ 部分模型受出口管制限制（如大于70B参数的版本） - 📜 必须遵守《DeepSeek Model License Agreement》授权协议 建议通过官方客服渠道（[email protected]）获取最新部署指南和技术支持，企业用户可申请现场部署服务。