deepseek 本地部署服务器的设备要求

### DeepSeek 本地部署服务器硬件要求对于希望在本地环境中运行 DeepSeek 的用户而言，理解具体的硬件需求至关重要。虽然官方文档并未详尽列出最低配置，但从社区反馈以及实际应用案例来看，推荐的硬件规格如下： #### CPU 建议采用多核处理器以加速推理过程，至少配备8核心以上的CPU能够显著提升处理效率[^1]。 #### GPU GPU 对于深度学习模型尤为重要。为了流畅运行 DeepSeek 并获得良好的响应速度，NVIDIA RTX 3090 或者更高级别的显卡被广泛认为是理想选择；最少应具备16GB 显存来支持较大规模的语言模型运算[^2]。 #### RAM 充足的内存可以减少磁盘交换频率从而提高整体性能。考虑到 DeepSeek 可能会加载大量数据集到内存中进行训练或预测操作，因此建议准备不少于64 GB 的RAM容量。 #### 存储空间由于预训练模型文件体积庞大加上日志记录等功能所需的空间，预留至少500 GB SSD作为存储介质是比较合理的安排。SSD相较于HDD拥有更快的数据读写速率，在频繁访问时表现更好。 ```bash # 安装命令示例 ollama run deepseek-r1:32 ``` 上述配置代表了一种较为理想的环境设置方案，具体可根据个人预算做出适当调整。然而需要注意的是，低于这些标准可能会导致体验不佳甚至无法正常启动服务。

deepseek 本地部署服务器

### DeepSeek 本地服务器部署指南 #### 准备工作为了成功在本地服务器上部署 DeepSeek，需确保服务器满足最低硬件需求并已安装必要的软件环境。建议配置如下： - CPU：至少8核心以上处理器 - RAM：最少64GB内存 - 存储空间：500GB SSD 或更大 - 操作系统：Windows Server 版本[^1] #### 安装依赖项确认 Windows 系统已经更新至最新版本，并安装 .NET Framework 和 Visual C++ Redistributable Packages。对于 Python 环境设置，推荐使用 Anaconda 发行版来管理虚拟环境以及所需库文件。通过命令提示符执行以下指令创建新的 conda 虚拟环境并激活它： ```bash conda create -n deepseek python=3.9 conda activate deepseek ``` #### 获取 DeepSeek 访问官方 GitHub 页面下载最新的发布包或将仓库克隆到本地机器上。如果网络条件允许的话，可以直接利用 Git 工具完成此操作： ```bash git clone https://github.com/deepseek-labs/DeepSeek.git cd DeepSeek ``` #### 配置模型参数根据实际应用场景调整 `config.yaml` 文件中的各项设定值，特别是关于 GPU 使用情况的部分。这一步骤非常重要，因为不恰当的资源配置可能会导致性能下降甚至无法启动服务。 #### 启动 DeepSeek 服务进入项目根目录下运行下列 PowerShell 命令以启动 DeepSeek 应用程序： ```powershell ollama run deepseek-r1:70b ``` 上述命令将会加载预训练好的 LLaMA-70B 模型实例并将其托管于指定端口之上等待客户端连接请求。

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### 如何在本地服务器部署 DeepSeek #### 准备工作为了顺利部署 DeepSeek，在开始之前需确保已准备好必要的环境和资源。这包括但不限于一台具备足够性能的服务器以及网络连接正常。 #### 下载并解压模型文件获取所需的 DeepSeek 模型压缩包之后，执行以下命令来完成下载后的初步处理操作： ```bash tar -zxvf DeepSeek-7B.tar.gz ``` 此过程会将预训练好的模型及相关依赖项释放至当前路径下[^1]。 #### 创建项目结构建立专门的工作空间对于保持项目的整洁有序非常重要。通过下面两条简单的指令可以快速搭建起基本框架： ```bash mkdir deepseek_deployment cd deepseek_deployment ``` 这些命令会在指定位置新建名为 `deepseek_deployment` 的文件夹，并切换进入其中继续后续的操作。 #### 安装必要组件和服务针对不同操作系统可能有不同的安装方式。这里提供了一种通用的方法来设置运行所需的关键部件——Ollama: ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 这条语句能够自动拉取最新的 Ollama 版本并按照官方推荐的方式进行安装配置[^4]。 #### Nginx 配置与服务启动为了让外界可以通过特定网址访问到已经部署完毕的应用程序，还需要调整 Web 服务器的相关参数。具体做法是编辑 nginx 的站点配置文档，加入指向目标应用的服务定义部分；保存更改后记得重启 Nginx 来使新设定生效。这样就可以利用给定域名如 ai.ffep.online 访问 OpenWebUI 页面了[^2]。 #### Windows 平台特殊注意事项当选择在基于 Microsoft Windows 的计算机上实施时，则建议采用 Cherry-Studio 工具辅助完成整个流程。除了常规步骤外，还需特别注意 API 地址应设为实际使用的 IP 及端口号组合。另外考虑到安全因素，默认情况下防火墙可能会阻止外部请求到达应用程序监听的位置，因此要么临时禁用防护机制，要么精确放行对应通信端口以便实现远程调用功能[^3]。

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