如何在本地搭建并使用 DeepSeek？

为什么要在本地部署 DeepSeek？

DeepSeek 是一款性能优异的开源大语言模型。相比在线使用，本地搭建 DeepSeek 有以下优势：

• 隐私安全：所有数据保存在本地，避免上传到云端。
• 离线使用：即使没有网络，也能运行 AI 模型。
• 高度可控：可以自由调整参数，进行二次开发。
• 成本可控：无需长期付费 API，使用本地硬件即可。

前置条件

在搭建 DeepSeek 之前，请确保你的电脑具备以下环境：

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• Python：推荐 3.10+
• GPU：NVIDIA 显卡（推荐 8GB 显存以上）
• 依赖工具：Git、pip、conda（可选）

安装与配置步骤

1. 克隆 DeepSeek 项目

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

2. 创建 Python 环境并安装依赖

# 使用 conda 创建虚拟环境
conda create -n deepseek python=3.10 -y
conda activate deepseek

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
      

3. 下载 DeepSeek 模型

DeepSeek 模型文件可从 Hugging Face 或官方提供的链接下载，例如：

# 以 DeepSeek-7B 为例
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-7b
      

4. 运行模型

python app.py --model ./deepseek-7b
      

启动成功后，你可以通过 http://localhost:8000 访问本地部署的 DeepSeek。

使用示例

Python 调用示例

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-7b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-7b")

inputs = tokenizer("你好，DeepSeek！", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
      

常见问题

1. 显卡显存不足怎么办？

可以使用 量化模型（int4/int8） 或者运行在 CPU 上，但性能会下降。

2. 如何让 DeepSeek 支持中文更好？

推荐下载带中文优化的模型版本，例如 DeepSeek-CN。

3. 如何在 Web 界面中使用？

可以集成到 text-generation-webui，拥有更直观的可视化界面。

总结

本文详细介绍了如何在本地搭建并使用 DeepSeek，从环境准备、依赖安装、模型下载到运行测试，帮助你快速上手。 如果你对 AI 应用开发、隐私保护或离线大模型使用感兴趣，不妨试试看在本地运行 DeepSeek。

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