本地部署deepseek cpu
时间: 2025-02-18 08:48:26 浏览: 69
### 使用CPU在本地环境部署DeepSeek
#### 环境准备
为了成功部署DeepSeek,在本地环境中需满足一定的硬件和软件条件。
最低配置应具备支持AVX2指令集的CPU、至少16GB内存以及不少于30GB的存储空间[^1]。对于操作系统的选择,可以是Windows、macOS或是Linux中的任意一种。考虑到后续操作便利性,建议提前确认所选系统的兼容性和稳定性。
#### 安装必要组件
由于采用CPU方式进行部署,则无需特别关注GPU驱动等问题。但是仍需确保已正确安装Python解释器及其开发包,并根据个人喜好选择合适的集成开发环境(IDE)辅助编程工作。另外,还需注意的是当计划利用Open Web UI功能时,务必事先完成Docker容器平台的设置过程。
#### 获取并解压源码文件
前往官方仓库下载最新版本的DeepSeek项目压缩包,将其放置于目标机器上的指定路径下之后进行解压缩处理。此步骤完成后即可获得完整的程序框架结构供下一步骤调用。
#### 配置虚拟环境与依赖库管理
创建一个新的Python虚拟环境用于隔离不同项目的相互影响,接着依据README文档内的指示通过pip工具批量安装所需的第三方模块集合。这一步骤至关重要因为它直接影响着整个应用能否正常启动运行。
```bash
python -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate # Linux/macOS 或者 `deepseek_env\Scripts\activate` 对于 Windows 用户而言
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
```
#### 修改配置参数适应当前计算资源状况
编辑位于根目录下的`.env.example`样例文件复制重命名为`.env`,按照实际情况调整其中涉及的各项设定值比如batch size大小等以匹配现有物理设备的能力范围从而达到最佳性能表现效果。
#### 执行推理脚本验证成果
最后进入包含有`inference.py`入口函数所在的工作区执行如下所示命令来触发预测流程:
```python
python inference.py
```
需要注意的是,鉴于DeepSeek 8B模型本身体积庞大,因此在整个加载过程中可能会消耗较多时间及系统资源,请耐心等待直至最终输出预期的结果为止。同时也要留意是否有任何异常报错信息出现以便及时排查解决潜在隐患问题[^2]。
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