DeepSeek本地部署方法是什么

deepseek作为一款强大的ai模型，通过本地部署可以为用户提供更加便捷和高效的服务。本文将详细介绍deepseek的本地部署步骤，帮助用户轻松搭建个人ai助手。

一、部署前准备

在进行deepseek本地部署之前，用户需要做好以下准备工作：

1. 硬件要求：

- 基础级配置：16gb内存+rtx 4060显卡，能够流畅运行7b参数模型。

- 旗舰级配置：32gb内存+rtx 4090显卡，适合运行更大参数的模型，提升创作能力。

- 顶级配置：64gb内存+rtx 5090 d（32gb显存），可将电脑变为“个人ai实验室”。

2. 操作系统与软件环境：

- 操作系统：linux（推荐）或windows。

- python版本：python 3.7及以上。

- 依赖包：pytorch（>=1.7.1）、transformers（>=4.0），以及其他相关库如numpy、pandas、scikit-learn等。

二、通过ollama框架部署deepseek

1. 下载安装ollama框架：

- 访问[ollama官网](https://ollama.com/)，选择对应系统版本下载并安装。windows用户建议安装到c盘。

- 安装完成后，打开命令行窗口（cmd），执行`ollama-v`命令验证是否安装成功。如果显示ollama版本号，则说明安装成功。

2. 安装deepseek模型：

- 打开ollama框架，搜索deepseek模型，并选择想要安装的版本。复制相关的命令行。

- 在命令行窗口中粘贴并执行复制的命令行，等待deepseek模型下载并安装完成。

3. 配置与运行：

- 检查ollama框架在后台运行后，在浏览器中安装page assist插件，以便正常运行deepseek模型。

- 用户可以使用命令行与deepseek模型进行交互，但为了更方便地使用，可以配置ui工具，如chatbox。访问[chatbox官网](https://chatboxai.app/zh)，下载安装包并进行安装。配置deepseek模型到chatbox后，即可在界面上与本地deepseek模型进行聊天交互。

三、通过github仓库部署deepseek

1. 克隆代码：

- 打开命令行窗口，执行以下命令从deepseek的github仓库中克隆代码：

```bash

git clone https://github.com/your-repository/deepseek.git

cd deepseek

```

2. 创建虚拟环境并安装依赖：

- 为避免与其他项目产生冲突，建议使用虚拟环境。执行以下命令创建并激活虚拟环境：

```bash

python3 -m venv deepseek-env

source deepseek-env/bin/activate linux

或者 windows

deepseek-env⁄⁄scripts⁄⁄activate

```

- 进入项目目录后，安装deepseek所需的依赖库：

```bash

pip install -r requirements.txt

```

3. 下载预训练模型并配置数据：

- 执行以下命令下载预训练模型：

```bash

python download_model.py

```

- 将数据准备好，并根据`config.json`文件配置数据路径。deepseek通常需要输入的数据格式为文本数据或其他适合的格式。

4. 启动服务与进行推理：

- 如果deepseek提供了一个api服务器，可以使用以下命令启动它：

```bash

python run_server.py

```

- 或者直接在python脚本中调用模型进行推理：

```python

from deepseek import deepseekmodel

model = deepseekmodel()

result = model.predict(input_data)

print(result)

```

5. 调试与优化：

- 根据项目需求进行调试和优化。如果deepseek进行gpu加速，请确保已安装nvidia驱动并正确配置pytorch支持cuda。

四、注意事项

1. 依赖问题：确保所有依赖库都正确安装。如果遇到依赖问题，可以尝试升级pip或使用`--no-cache-dir`重新安装。

2. 模型下载问题：如果下载模型失败，请检查网络连接，或者尝试手动下载模型并指定路径。

3. gpu加速问题：如果使用gpu进行加速，请确保安装了正确版本的cuda和cudnn。

4. amd显卡用户：amd显卡用户需安装25.1.1版本驱动并配合lm studio使用。

通过以上步骤，用户可以轻松实现deepseek的本地部署，并享受ai助手带来的便捷与高效。无论是通过ollama框架还是github仓库进行部署，用户都可以根据自己的需求和硬件配置选择合适的方法。