本地部署大语言模型 deepseek
时间: 2025-02-07 15:04:23 浏览: 89
### 部署 DeepSeek 大语言模型的环境准备
为了成功部署 DeepSeek 大语言模型,需要确保本地计算机满足最低硬件需求并安装必要的软件依赖项[^1]。
#### 硬件要求
- 至少拥有 8GB 显存的 NVIDIA GPU 设备支持 CUDA 计算
- 推荐使用 16GB 或以上显存的高端图形卡以获得更佳性能表现
- CPU 核心数建议不少于 8 核
- 主机内存至少为 32 GB RAM
#### 软件配置
- 安装 Python 版本需介于 3.7 到 3.9 之间
- 使用 Anaconda 创建独立虚拟环境来管理项目包版本兼容性问题
- 安装 PyTorch 库及其对应的 CUDA 加速扩展模块
### 获取 DeepSeek 模型文件
DeepSeek 的官方 GitHub 页面提供了详细的下载指南以及预训练权重链接[^2]。通过克隆仓库可以获取到完整的源码结构:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-labs/DeepSeek.git
cd DeepSeek
```
接着按照文档说明完成模型参数加载操作。通常情况下会提供两种方式供用户选择:一是直接从云端 API 请求;二是离线模式下利用提前缓存好的二进制文件初始化实例对象。
### 启动服务端口监听
当一切准备工作就绪之后,在命令行工具里切换至解压后的目录位置执行启动脚本即可开启 HTTP RESTful API 服务器进程[^3]:
```python
from deepseek import app
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
```
此时应该能够在浏览器地址栏输入 `http://localhost:5000` 来验证是否正常工作了。如果页面返回预期响应,则表明整个流程设置无误。
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