DeepSeek 本地部署方案

DeepSeek 本地部署方案

一、环境准备

1. 硬件要求

根据模型大小和功能需求，硬件要求有所不同：

2. 软件环境

操作系统：推荐使用 Linux（如 Ubuntu 20.04/22.04）、macOS 或 Windows 10/11。

Python：3.8 及以上版本。

深度学习框架：PyTorch 或 TensorFlow（根据模型需求）。

其他工具：Git、Wget、CUDA（GPU 用户）。

二、部署步骤

1. 安装 Ollama

Ollama 是一个用于本地运行 AI 模型的工具，支持 DeepSeek 模型的部署。

访问 Ollama 官网：https://ollama.com/

下载并安装 Ollama：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

验证安装是否成功：

ollama

2. 下载 DeepSeek 模型

根据硬件配置选择合适的 DeepSeek 模型版本 （如 1.5B、7B、14B 等）。

ollama run deepseek-r1:1.5b  # 下载 1.5B 模型

3. 配置模型保存路径 （可选）

如果希望将模型保存到其他路径 （如 D 盘），可以修改环境变量：

Windows 用户：

• 按 Win+I 键，进入系统设置。
• 搜索 「环境变量」，编辑系统环境变量。
• 新建系统变量 OLLAMA_MODELS，值为模型保存路径 （如 D:\DeepSeek\Models）。

Linux 用户：

export OLLAMA_MODELS=/path/to/your/models

4. 运行模型

在终端中运行以下命令启动模型：

ollama run deepseek-r1:1.5b

如果需要后台运行，可以使用以下命令：

ollama run --daemon deepseek-r1:1.5b

5. 使用可视化界面 （可选）

为了更方便地与模型交互，可以使用浏览器插件：

安装 PageAssist 插件 （Chrome 浏览器）。

打开插件设置，选择已下载的 DeepSeek 模型。

在插件界面中输入问题，即可与模型进行交互。

6. 高级功能 （可选）

• 联网搜索：通过集成 SerpAPI 实现联网搜索功能。
• 知识库搭建：将本地文档或数据导入模型，训练专属知识库。
• Web 界面：使用 FastAPI 和 Streamlit 搭建 Web 界面，方便多人使用。

三、注意事项

1. 硬件要求

本地部署需要较高的硬件配置，尤其是显存和内存。如果硬件不足，建议选择低参数模型。

2. 模型版本

本地部署的 DeepSeek 模型通常是蒸馏版，性能可能低于云端满血版。

3. 技术支持

如果遇到问题，可以参考官方文档或社区讨论。