deepseek linux内网部署

### DeepSeek 模型在 Linux 内网环境下的部署教程 #### 准备工作 为了成功部署 DeepSeek 模型，在内网环境中需要准备必要的硬件和软件资源。通常情况下，建议使用 GPU 加速来提升推理性能[^2]。以下是具体的准备工作： - **操作系统**: 推荐使用 Ubuntu 或 CentOS 的最新稳定版本。 - **CUDA 和 cuDNN**: 如果有 NVIDIA 显卡，则需安装 CUDA 及其配套库 cuDNN 来支持 GPU 计算。 - **Python 环境**: 使用 Python 3.8 或更高版本，并创建虚拟环境以隔离依赖项。 #### 安装必要工具与框架 在开始之前，确保已安装以下工具和框架： ```bash sudo apt update && sudo apt install git curl wget unzip -y ``` 接着安装 PyTorch 或 TensorFlow，具体取决于所选模型的后端支持。对于 DeepSeek 模型而言，PyTorch 是主要的支持框架之一[^1]。可以通过以下命令安装 PyTorch： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` #### 下载并加载 DeepSeek 模型 DeepSeek 提供了多种预训练模型变体，可以根据实际需求选择合适的大小（如 `deepseek-base`、`deepseek-large` 等）。这些模型可以从 Hugging Face Model Hub 获取。执行如下操作即可完成下载： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name = "deepseek/lm" # 替换为你所需的特定模型名称 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) ``` 如果网络受限于内网环境，可以提前手动下载所需权重文件至本地存储路径后再加载到程序中。 #### 启动服务接口 为了让其他设备能够调用该模型的服务功能，可通过 RESTful API 形式暴露出来。这里推荐利用 FastAPI 构建简单的 Web Server 实现这一目标[^3]: ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel import uvicorn app = FastAPI() class InputText(BaseModel): text: str @app.post("/generate/") def generate_text(input_data: InputText): input_ids = tokenizer.encode(input_data.text, return_tensors="pt").to("cuda") # 将输入转换成张量形式 output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50) # 调用模型生成新文本片段 result = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) # 对输出解码还原为人可读字符串 return {"generated": result} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 上述脚本定义了一个 POST 方法 `/generate/` ，接收 JSON 数据作为参数并通过指定字段传递给模型处理逻辑部分。 #### 配置防火墙规则允许外部连接 由于是在内网环境下运行此应用实例，默认可能不允许来自公网或者其他子网段内的请求到达服务器上监听开放出来的 HTTP(S) 端口位置。因此还需要调整相应安全组策略或者 iptables 设置以便让合法客户端顺利访问服务地址。 ---