本地部署 DeepSeek 需要一定的计算资源，特别是 GPU 资源。以下是基本的部署步骤：
1. 准备环境
首先，确保你的系统满足以下要求：
- 操作系统：Linux（推荐 Ubuntu 20.04+）或 Windows（使用 WSL2）
- GPU：NVIDIA GPU（推荐 24GB+ 显存）
- CUDA 和 cuDNN 已正确安装
- Python 3.8+
- PyTorch（支持 GPU 版本）
2. 安装依赖
使用以下命令安装所需的 Python 依赖：
3. 下载 DeepSeek 模型
DeepSeek 提供了开源模型，可以从 Hugging Face 下载： from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
4. 运行推理测试
可以使用以下代码进行简单的推理测试： input_text = "你好，DeepSeek！"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
5. 部署 API 服务（可选）
如果你想要本地部署 API 服务，可以使用 FastAPI 或 Flask： from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
app = FastAPI()
model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
@app.post("/generate")
def generate_text(prompt: str):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
return {"response": tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)}
# 运行服务器
# uvicorn filename:app --host 0.0.0.0 --port 8000
6. 其他优化（可选）
- 使用 torch.compile 或 bitsandbytes 进行推理优化
- 采用 vLLM 或 TGI 进行高效推理
- 结合 LoRA 进行微调
这样，你就可以在本地成功部署 DeepSeek 了！如果有更具体的需求，可以进一步优化部署方式。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 | 
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