DeepSeek本地部署如何全面探索

deepseek是一款备受欢迎的人工智能平台，专注于大语言模型（llms）的研发与应用。为了提升离线可用性和数据私密性，许多技术爱好者选择将deepseek模型部署到本地。本文将为您提供一份详尽的deepseek本地部署指南，帮助您轻松完成部署过程。

一、准备工作

在开始本地部署之前，请确保您已经具备以下条件：

1. 操作系统：支持linux、windows或macos系统。推荐使用ubuntu 20.04 lts或centos 7+。

2. 硬件配置：

- cpu：至少4核，8gb内存（建议16gb以获得更好的性能）。

- gpu（可选）：支持cuda的nvidia显卡（如tesla或quadro系列），推荐型号为nvidia rtx 2080/3090等，cuda版本要求10.0+。

3. 网络环境：确保有稳定的互联网连接，用于下载依赖项和模型文件。

4. 权限管理：建议使用root用户或具有管理员权限的用户进行部署。

二、安装必要的工具

在开始部署之前，请安装以下工具：

1. python环境：确保您使用的是python 3.7+。如果没有安装python，可以从[python官网](https://www.python.org/)下载并安装。

2. 虚拟环境工具（推荐）：安装virtualenv。

```bash

pip install virtualenv

```

创建和激活虚拟环境：

```bash

virtualenv deepseek_env

source deepseek_env/bin/activate 在linux/mac

.⁄⁄deepseek_env⁄⁄scripts⁄⁄activate 在windows

```

3. git：用于克隆deepseek代码仓库。

```bash

sudo apt-get install git 在ubuntu/debian系统

brew install git 在macos系统

```

4. docker（可选）：如果需要使用容器化部署。

```bash

sudo apt-get update && sudo apt-get install docker.io

```

三、克隆deepseek代码仓库

打开终端，运行以下命令克隆deepseek的github仓库：

```bash

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git

cd deepseek

```

如果您需要使用特定版本或分支，请替换`main`为对应的分支名称。

四、安装依赖

进入代码仓库目录后，安装所需的python包：

```bash

pip install -r requirements.txt

```

如果使用虚拟环境，请确保在激活环境中运行上述命令。

五、配置本地环境

1. 创建配置文件：在`deepseek/config`目录下创建一个`config.yaml`文件，并添加以下内容（根据实际需求修改）：

```yaml

server:

host: "0.0.0.0"

port: 8000

model:

path: "/path/to/models" 模型文件路径，需要提前下载或生成

version: "latest"

logging:

level: "info"

file: "./deepseek.log"

```

2. 设置环境变量：

```bash

export deepseek_home=$(pwd)

export pythonpath=$pythonpath:$deepseek_home

```

如果需要gpu支持，请确保cuda已正确安装，并设置：

```bash

export cuda_visible_devices=0,1 设置gpu使用情况（例如使用两个gpu）

```

3. 下载预训练模型（可选）：如果deepseek提供官方预训练模型，可以通过以下命令下载：

```bash

./scripts/download_models.sh

```

如果没有现成的模型，或者需要自定义模型，请参考相关文档进行训练。

六、训练自定义模型（可选）

如果您需要训练自己的模型，可以运行训练脚本：

```bash

./scripts/train_model.sh --config config.yaml

```

七、启动deepseek服务

启动服务：

```bash

python -m deepseek.server.start --config deepseek/config/deepseek_config.yaml

```

或者使用启动脚本（如果有的话）：

```bash

./scripts/start_server.sh

```

检查日志：如果服务启动成功，可以在终端中查看输出信息。查看实时日志：

```bash

tail -f deepseek.log

```

八、验证部署

1. 打开浏览器，访问`http://<服务器ip>:8000`。

2. 使用工具如curl或postman发送请求到deepseek服务：

```bash

curl http://localhost:8000/api/ping

```

如果服务正常运行，应返回预期的结果。

九、配置反向代理（可选）

如果您希望将deepseek服务暴露到互联网或内部网络中，可以使用反向代理（如nginx或apache）。以下以nginx为例：

1. 安装并配置nginx：

```bash

sudo apt-get install nginx

```

2. 创建配置文件`deepseek.nginx`并复制到`/etc/nginx/sites-available/`目录。

```nginx

server {

listen 80;

server_name your_domain.com;

location / {

proxy_pass http://localhost:8000;

proxy_set_header host $host;

proxy_set_header x-real-ip $remote_addr;

proxy_set_header x-forwarded-for $proxy_add_x_forwarded_for;

proxy_set_header x-forwarded-proto $scheme;

}

}

```

3. 启用配置：

```bash

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/deepseek.nginx /etc/nginx/sites-enabled/

sudo nginx -s reload

```

十、设置开机启动（可选）

如果您希望deepseek服务在服务器重启后自动启动，可以使用systemd创建服务文件。

十一、利用ollama框架部署deepseek模型

为了优化交互体验，许多用户选择使用ollama框架来部署deepseek模型。以下是具体步骤：

1. 安装ollama：

- linux系统：

```bash

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

```

- macos系统：

```bash

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

```

- windows系统：下载安装包并进行安装。

2. 拉取并运行deepseek模型：

```bash

ollama pull deepseek-r1 官方推荐模型名称

ollama run deepseek-r1

```

您还可以根据需要选择不同参数版本的模型，如7b基础版或33b进阶版。

3. 测试模型交互：在命令行中输入问题，与deepseek模型进行交互。

十二、增强交互体验：安装open webui

为了获得更好的交互体验，您可以选择安装open webui。以下是安装步骤：

1. 使用docker安装open webui：

```bash

docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

```

2. 打开浏览器，访问`http://localhost:3000/`，进入webui界面。首次使用需要注册管理员账号。

3. 在open webui中配置deepseek模型，开始与模型进行对话。

十三、故障排查与性能优化

在部署过程中，您可能会遇到一些故障。以下是一些常用的故障排查方法：

1. ollama服务无法启动：查看日志以确定问题原因。

2. 模型加载失败：尝试重新初始化模型。

3. 连接超时：检查网络连接，确保ollama api可达。

此外，为了提升性能，您可以根据硬件资源选择运行模式，并进行相应的配置优化。

通过以上步骤，您应该能够成功地在本地部署deepseek平台，并享受其带来的强大功能。无论是出于数据私密性、离线可用性还是可扩展性的考虑，本地部署都是一个值得尝试的选择。希望本指南能够对您有所帮助！