手把手教你本地部署DeepSeek大模型丨零基础实战指南

本文链接：https://blog.csdn.net/ONExiaobaijs/article/details/145453092

视频教程:
deepseek本地部署教程链接：https://pan.quark.cn/s/7d7ad5e1cb83
还在为云端AI服务的高延迟和隐私问题困扰？本文详解DeepSeek开源大模型的本地部署全流程，从环境配置到实战测试，10分钟实现私有化AI服务！内含避坑指南和性能优化技巧，Windows/Linux双平台通用，文末附常见问题解答⭐

一、为什么选择DeepSeek本地部署？
🔒 数据隐私：敏感数据不出本地

⚡ 超低延迟：摆脱网络传输限制

🛠️ 定制自由：支持模型微调与二次开发

💰 成本可控：长期使用更经济（推荐RTX 3090/4090及以上显卡）

二、部署准备清单
硬件要求

显存 ≥16GB（7B模型）/ ≥24GB（13B模型）

内存 ≥32GB

推荐NVIDIA 30/40系显卡

软件环境

Python 3.8+

CUDA 11.7+

PyTorch 2.0+

Git LFS（大文件管理）

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一键安装基础依赖

conda create -n deepseek python=3.9
conda activate deepseek
pip install torch==2.0.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
三、5步快速部署指南
步骤1：获取模型文件
▸ 方式一 Hugging Face下载

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git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat
▸ 方式二国内镜像加速（推荐）

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wget https://mirror.example.com/deepseek-7b.tar.gz
tar -zxvf deepseek-7b.tar.gz
步骤2：安装专用依赖
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pip install -r requirements.txt

关键组件：transformers, accelerate, bitsandbytes

步骤3：配置文件修改
python
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config.yaml 重点参数

device_map: “auto”
quantization:
load_in_4bit: true
max_memory: {0:“22GiB”} # 按显存调整
步骤4：启动推理服务
python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“./model_path”)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“./model_path”)

inputs = tokenizer(“如何实现快速排序？”, return_tensors=“pt”)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
步骤5：性能测试（可选）
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python benchmark.py --batch_size 4 --seq_length 512