前言
DeepSeek 作为国产 AI 模型的佼佼者，凭借其强大的自然语言处理能力，吸引了越来越多的开发者关注。但是它的服务器实在太不稳定了，经常出现服务器繁忙的报错。如果你也想在本地部署 DeepSeek，那么这篇文章就是为你准备的。文章将一步步引导你，从环境准备到成功运行，手把手带你完成 DeepSeek 的本地化部署。
一、部署前的准备工作
在正式开始之前，我们需要做好以下准备：
1.1 硬件要求
DeepSeek 是一个大模型，对计算资源有一定要求。如果你是个人用户，建议至少满足以下配置：
- GPU：NVIDIA 30 系列或以上（建议 24GB 显存及以上）
- CPU：至少 8 核心（如 AMD 5900X 或 Intel i7 12700）
- 内存：至少 32GB RAM（运行大模型时很关键）
- 硬盘：至少 100GB 空间（SSD 推荐）
如果你没有合适的本地设备，可以考虑使用云服务器（如阿里云、腾讯云的 GPU 实例）。
1.2 软件环境
我们需要安装以下必要的软件：
✅ 操作系统：Linux（推荐 Ubuntu 20.04+）或 Windows（建议 WSL2）
✅ Python 版本：建议 Python 3.10+
✅ CUDA & cuDNN：适用于你的 GPU 版本
✅ PyTorch：DeepSeek 依赖于 PyTorch 进行推理
二、安装 DeepSeek 并配置环境
2.1 安装 Python 环境
建议使用 conda 或 venv 创建一个独立环境，避免与其他 Python 项目冲突：
# 安装 conda（如果尚未安装） wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 创建一个新的 Python 环境 conda create -n deepseek python=3.10 -y conda activate deepseek 2.2 安装 PyTorch
根据你的 GPU 版本，选择合适的 PyTorch 版本：
# 以 CUDA 12.1 为例 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 如果你没有 GPU，可以安装 CPU 版本（但是会非常慢）：
pip install torch torchvision torchaudio 2.3 安装 DeepSeek 相关依赖
DeepSeek 的官方仓库提供了 Hugging Face 格式的权重，可以直接用 transformers 进行加载。
pip install transformers accelerate 此外，我们还需要 bitsandbytes 进行量化推理（可选，但能节省显存）：
pip install bitsandbytes 三、下载 DeepSeek 模型并运行
DeepSeek 官方提供了多个模型，你可以在 Hugging Face 找到合适的版本。
3.1 下载模型权重
以 DeepSeek Coder 6.7B 为例，我们可以使用 huggingface_hub 来下载权重：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", torch_dtype="auto") print("模型加载成功！") 如果你的显存不够，可以使用 4-bit 量化（适用于 12GB 显存的显卡）：
from transformers import BitsAndBytesConfig bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, quantization_config=bnb_config, device_map="auto") 3.2 运行推理
测试模型是否能正常运行，输入一段代码，让 DeepSeek 进行补全：
from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer) result = pipe("def fibonacci(n):", max_length=100) print(result[0]["generated_text"]) 如果你看到 Python 代码被补全，恭喜你，DeepSeek 部署成功！🎉
四、优化 & 进阶玩法
如果你想让 DeepSeek 运行得更流畅，甚至支持 Web 端调用，可以尝试以下优化方案：
4.1 使用 Flash Attention 提升推理速度
DeepSeek 兼容 flash-attn，安装后可大幅提升推理效率：
pip install flash-attn 4.2 部署 Web API
可以使用 FastAPI 创建一个 Web 服务，让你的 DeepSeek 模型变成 API：
pip install fastapi uvicorn from fastapi import FastAPI from transformers import pipeline app = FastAPI() pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer) @app.post("/generate/") async def generate_text(prompt: str): result = pipe(prompt, max_length=100) return {"response": result[0]["generated_text"]} # 运行 API 服务器 if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) 然后你可以用 http://localhost:8000/generate/ 发送请求，让 DeepSeek 生成文本！
五、总结
到这里，我们成功完成了 DeepSeek 的本地化部署，从环境搭建到模型推理，再到 API 端点，一步步让 AI 助手真正跑起来。你可以基于它做代码补全、文档生成，甚至搭建自己的 AI 产品！
如果你在部署过程中遇到问题，欢迎留言交流，一起探索国产 AI 的无限可能！🚀
原文链接：https://blog.csdn.net/2401_84009235/article/details/145572834?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252231139942e9f95b5e540db1cb7d8277e2%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=31139942e9f95b5e540db1cb7d8277e2&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-29-145572834-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E9%83%A8%E7%BD%B2
