本地部署DeepSeek开源大模型：从零开始的详细教程

友情提示：本文内容全部由银河易创（https://ai.eaigx.com）AI创作平台deepseek-reasoner模型生成，仅供参考。请根据具体情况和需求进行适当的调整和验证。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域展现出了强大的潜力。DeepSeek作为一款开源的大模型，凭借其高性能和灵活性，吸引了众多开发者和研究者的关注。本文将详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek开源大模型，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。

在开始部署之前，我们需要确保本地环境满足DeepSeek的运行要求。以下是必备的软硬件条件：

• GPU：至少一块支持CUDA的NVIDIA GPU，显存建议在16GB以上。
• 内存：建议32GB及以上。
• 存储：至少100GB的可用磁盘空间，用于存储模型和数据。

• 操作系统：Linux（推荐Ubuntu 20.04）或Windows 10/11。
• CUDA：建议安装CUDA 11.3及以上版本。
• cuDNN：与CUDA版本对应的cuDNN库。
• Python：Python 3.8或3.9。
• PyTorch：建议安装与CUDA版本兼容的PyTorch 1.10及以上版本。

运行以下命令检查CUDA是否已正确安装：

nvidia-smi # 查看GPU信息 nvcc --version # 检查CUDA版本 

确认操作系统的Python版本：

python --version # 确保为3.8或3.9 

# Linux/MacOS python -m venv deepseek_env source deepseek_env/bin/activate # Windows python -m venv deepseek_env deepseek_env\Scripts\activate 

which python # Linux/MacOS where python # Windows 

确认输出路径包含deepseek_env，表示虚拟环境已激活。

根据CUDA版本选择对应的安装命令。例如，对于CUDA 11.3：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 

pip install transformers 

pip install datasets sentencepiece accelerate bitsandbytes 

运行以下代码检查核心依赖是否安装成功：

import torch from transformers import AutoModelForCausalLM print(torch.cuda.is_available()) # 检查CUDA是否可用 print(AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")) # 测试Transformers库 

• 原因：未安装或CUDA版本不匹配
• 解决方案：
  1. 检查nvidia-smi与nvcc --version的版本是否一致
  2. 重新安装兼容的CUDA和PyTorch

• 原因：不同库版本不兼容
• 解决方案：使用虚拟环境隔离依赖，或手动指定版本：

  pip install transformers==4.30.0 datasets==2.12.0 

使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer下载模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek/deepseek-7b" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) 

可选择PyTorch或TensorFlow格式：

# PyTorch格式 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, use_torch=True) # TensorFlow格式 from transformers import TFAutoModelForCausalLM model = TFAutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, from_tf=True) 

通过aria2加速下载：

pip install aria2 aria2c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/deepseek/deepseek-7b/resolve/main/pytorch_model.bin 

Hugging Face支持断点续传，只需重新运行from_pretrained即可。

指定本地路径保存模型：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, cache_dir="./local_models" ) 

# 检查文件大小 du -sh ./local_models/deepseek/deepseek-7b # 校验文件哈希值 sha256sum ./local_models/deepseek/deepseek-7b/pytorch_model.bin 

• 解决方案：
  1. 使用aria2加速
  2. 更换网络环境或使用代理

• 解决方案：
  1. 清理临时文件
  2. 使用符号链接将模型存储到外置硬盘

安装并配置Hugging Face CLI：

pip install huggingface_hub huggingface-cli login huggingface-cli download deepseek/deepseek-7b pytorch_model.bin 

在多台设备间共享模型缓存：

export TRANSFORMERS_CACHE="/shared/path/models" 

在模型下载完成后，以下代码展示了完整的文本生成流程。建议将代码封装为函数以便复用：

def generate_text(prompt, max_length=100, temperature=0.9): # 初始化输入编码 inputs = tokenizer( prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512 # 避免超过模型最大上下文长度 ) # 数据转移至GPU inputs = {k: v.to("cuda") for k, v in inputs.items()} # 生成配置参数 generation_config = { "max_length": max_length, "temperature": temperature, # 控制随机性：低值保守，高值创意 "top_k": 50, # 限制候选词数量 "top_p": 0.95, # 核采样：保留累计概率95%的词汇 "do_sample": True, # 启用采样模式 "num_return_sequences": 1 # 生成结果数量 } # 执行生成 with torch.no_grad(): outputs = model.generate(**inputs, **generation_config) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 使用示例 print(generate_text("量子计算的三大核心优势是：")) 

• **temperature (0.1~1.5)**：
  • <0.5：适合事实性问答
  • 0.7~1.0：通用场景

  • 1.2：创意文本生成

• top_k/top_p：
  同时设置top_k=50和top_p=0.95可平衡生成质量与多样性

当处理超过模型上下文长度（如4096 tokens）的文本时，采用分块处理策略：

def process_long_text(text, chunk_size=2000): # 分块处理逻辑 chunks = [text[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)] results = [] for chunk in chunks: inputs = tokenizer( f"请总结以下内容：{chunk}", # 添加任务指令 return_tensors="pt" ).to("cuda") outputs = model.generate( inputs.input_ids, max_new_tokens=200, repetition_penalty=1.2 # 抑制重复生成 ) results.append(tokenizer.decode(outputs[0])) return "".join(results) # 使用示例 long_text = open("research_paper.txt").read() print(process_long_text(long_text)) 

• 量化加载：对于显存不足的情况，使用8bit量化：

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, load_in_8bit=True, # 8bit量化 device_map="auto" # 自动分配设备 ) 

• 梯度检查点：

  model.gradient_checkpointing_enable() 

使用datasets库处理训练数据，以下示例展示法律文本微调：

from datasets import load_dataset # 加载示例数据集 dataset = load_dataset("json", data_files="legal_cases.json") # 数据预处理函数 def preprocess_function(examples): # 构造指令模板 prompts = [ f"根据以下案情描述，分析法律适用条款：\n{text}\n答案：" for text in examples["context"] ] # 分词处理 tokenized = tokenizer( prompts, truncation=True, max_length=1024, padding="max_length" ) # 添加标签（因果语言建模） tokenized["labels"] = tokenized["input_ids"].copy() return tokenized # 应用预处理 processed_dataset = dataset.map( preprocess_function, batched=True, remove_columns=dataset["train"].column_names ) # 分割数据集 split_dataset = processed_dataset["train"].train_test_split(test_size=0.1) 

使用TrainingArguments进行精细控制：

from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( output_dir="./deepseek-7b-finetuned", learning_rate=2e-5, # 推荐学习率范围：1e-5 ~ 5e-5 per_device_train_batch_size=2, # 根据显存调整 gradient_accumulation_steps=8, # 模拟更大batch size num_train_epochs=3, warmup_ratio=0.1, # 预热比例 logging_steps=50, evaluation_strategy="steps", eval_steps=200, save_strategy="steps", save_steps=500, fp16=True, # 混合精度训练 report_to="tensorboard", # 集成TensorBoard remove_unused_columns=False # 保留原始数据列 ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=split_dataset["train"], eval_dataset=split_dataset["test"], data_collator=lambda data: { "input_ids": torch.stack([x["input_ids"] for x in data]), "attention_mask": torch.stack([x["attention_mask"] for x in data]), "labels": torch.stack([x["labels"] for x in data]) } ) # 启动训练 trainer.train() # 保存最终模型 model.save_pretrained("./deepseek-7b-legal") tokenizer.save_pretrained("./deepseek-7b-legal") 

加载自定义模型进行推理：

from transformers import pipeline # 创建推理管道 legal_qa = pipeline( "text-generation", model="./deepseek-7b-legal", device=0, # 指定GPU编号 torch_dtype=torch.float16 # 半精度推理 ) # 使用示例 response = legal_qa( "根据《民法典》第一千零七十九条，诉讼离婚的法定条件包括哪些情形？", max_length=300, temperature=0.7 ) print(response[0]["generated_text"]) 

# 在TrainingArguments中启用 training_args = TrainingArguments( ... sharded_ddp="simple", # 简单数据并行 deepspeed="./ds_config.json" # DeepSpeed配置文件 ) 

建议创建ds_config.json文件配置DeepSpeed参数：

{ "fp16": { "enabled": true }, "optimizer": { "type": "AdamW", "params": { "lr": 2e-5 } }, "zero_optimization": { "stage": 2, "offload_optimizer": { "device": "cpu" } } } 

启用Flash Attention加速：

# 安装flash-attention pip install flash-attn # 在模型加载时启用 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, use_flash_attention_2=True, torch_dtype=torch.float16 ) 

model.gradient_checkpointing_enable() 

在训练参数中添加：

training_args = TrainingArguments( ... gradient_accumulation_steps=4, eval_accumulation_steps=2, fp16=True ) 

from optimum.bettertransformer import BetterTransformer model = BetterTransformer.transform(model) 

from transformers import BitsAndBytesConfig quant_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16 ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantization_config=quant_config ) 

7. 总结

通过本文的详细教程，读者应该能够在本地环境中成功部署并运行DeepSeek开源大模型。无论是进行简单的文本生成任务，还是进行复杂的模型微调，DeepSeek都提供了强大的支持。希望本文能帮助开发者更好地利用DeepSeek大模型，推动AI技术的应用与发展。

如果你在部署过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言，或访问DeepSeek的官方GitHub仓库获取更多帮助。

参考文献：

相关链接：

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42132035/article/details/145537204?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522f8a11939c81e37469f5a6cbd7f2c5deb%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=f8a11939c81e37469f5a6cbd7f2c5deb&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-7-145537204-null-null.nonecase&utm_term=deepseek+%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D