DeepSeek v3本地部署
时间: 2025-01-29 15:08:59 浏览: 524
### DeepSeek V3 本地部署方法
#### 准备工作环境
为了顺利部署 DeepSeek-V3 模型,首先需要准备适当的工作环境。这包括安装 Kubernetes 和配置好可以访问的集群。
#### 获取 Pod 并进入 Prepare 容器
通过 `kubectl` 命令获取正在运行中的 Pod 列表并筛选出带有 "prepare" 字样的容器名称,之后利用此命令连接到目标容器内部:
```bash
kubectl exec -it $( kubectl get pod -n deepseek | awk 'NR>1 {print $1}' | grep prepare ) bash -n deepseek
```
这条指令会打开一个交互式的 Bash shell 终端[^1]。
#### 安装依赖库
在准备好容器环境后,下一步就是设置必要的 Python 库来支持后续的操作。这里主要指 Hugging Face 的 CLI 工具,它用于管理和下载各种机器学习模型及其资源文件:
```bash
pip install huggingface_hub
```
上述命令将会自动拉取最新版本的 `huggingface_hub` 包至当前环境中。
#### 下载 DeepSeek-V3 模型
完成准备工作以后就可以正式开始下载所需的 AI 模型了。具体来说,就是调用之前提到过的 Hugging Face 提供的服务接口来进行指定路径下的数据同步操作:
```bash
huggingface-cli download --resume-download deepseek-ai/DeepSeek-V3 --local-dir /model/deepseek-ai/DeepSeek-V3
```
这段脚本不仅能够恢复中断的任务继续传输剩余部分的数据,而且还能确保所有组件都被妥善保存到了 `/model/deepseek-ai/DeepSeek-V3` 文件夹内。
值得注意的是,整个过程对于硬件的要求相对较高,特别是内存方面至少要预留大约 700 GB 的空间才能保证程序稳定运作[^3]。
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