域名頻道IDC知識庫以下是?DeepSeek 本地部署的詳細配置教程，支持在個人電腦或服務器上運行模型。目前 DeepSeek 提供了開源模型（如?DeepSeek LLM），可以在本地或私有云環境部署。
1. 硬件要求
DeepSeek 的本地部署對硬件有一定要求，具體取決于模型規模：
| 模型規模 | 最低 GPU 顯存 | 推薦配置 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek 7B | 16GB | RTX 3090 / A10G | 個人測試、小規模應用 |
| DeepSeek 67B | 80GB | A100 80GB / H100 | 企業級、高性能推理 |
-
CPU 運行（不推薦）：僅限小模型（7B 量化版），速度較慢。
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存儲需求：模型文件較大（7B 約 15GB，67B 約 130GB），確保有足夠磁盤空間。
2. 安裝依賴環境
2.1 Python 環境
推薦使用?Python 3.9+，并創建虛擬環境：
conda create -n deepseek python=3.10 -y conda activate deepseek
2.2 安裝 PyTorch
根據 CUDA 版本安裝對應的 PyTorch（以 CUDA 11.8 為例）：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
2.3 安裝 Hugging Face 庫
pip install transformers accelerate sentencepiece
3. 下載 DeepSeek 模型
DeepSeek 開源模型托管在 Hugging Face，可使用?git lfs?下載：
3.1 安裝 Git LFS
sudo apt install git-lfs # Linux git lfs install
3.2 下載模型
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b
（如需?DeepSeek 67B，替換為?deepseek-llm-67b）
4. 本地推理運行
4.1 使用 Transformers 加載模型
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_path = "deepseek-llm-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto") input_text = "DeepSeek 是什么？" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
4.2 使用 vLLM（高性能推理）
pip install vllm
運行：
from vllm import LLM, SamplingParams model = LLM(model="deepseek-llm-7b") sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9) outputs = model.generate("DeepSeek 的特點是什么？", sampling_params) print(outputs[0].text)
5. 量化部署（減少顯存占用）
如果顯存不足，可以使用?GPTQ?或?AWQ?量化：
5.1 GPTQ 量化
pip install auto-gptq
加載 4bit 量化模型：
from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "deepseek-llm-7b", device_map="auto", trust_remote_code=True, revision="gptq-4bit" )
5.2 AWQ 量化
pip install autoawq
加載 AWQ 模型：
from awq import AutoAWQForCausalLM model = AutoAWQForCausalLM.from_quantized("deepseek-llm-7b-awq")
6. 進階部署
6.1 使用 FastAPI 搭建 API
from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Query(BaseModel): text: str @app.post("/ask") def ask(query: Query): outputs = model.generate(query.text) return {"response": outputs[0].text}
運行：
uvicorn app:app --reload
6.2 Docker 部署
FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime RUN pip install transformers accelerate COPY . /app WORKDIR /app CMD ["python", "inference.py"]
構建鏡像：
docker build -t deepseek . docker run --gpus all -p 8000:8000 deepseek
7. 常見問題
Q1：顯存不足怎么辦？
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使用?量化模型（GPTQ/AWQ）。
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嘗試?CPU 模式（僅限小模型）：
pythonmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-llm-7b", device_map="cpu")
Q2：如何提高推理速度？
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使用?vLLM?或?TGI（Text Generation Inference）。
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開啟?Flash Attention：
bashpip install flash-attn
Q3：模型下載太慢？
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使用?
huggingface-cli?加速：bashpip install -U huggingface_hub huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-llm-7b --local-dir ./deepseek-7b
總結
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推薦 GPU：RTX 3090 / A100（7B 模型）或 H100（67B 模型）。
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優化方案：量化（GPTQ/AWQ）、vLLM 加速。
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企業級部署：可結合 FastAPI + Docker 提供 API 服務。
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