本文旨在提供一個(gè)全面且詳細(xì)的DeepSeek本地部署指南，幫助大家在自己的設(shè)備上成功運(yùn)行DeepSeek模型。無(wú)論你是AI領(lǐng)域的初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的開(kāi)發(fā)者，都能通過(guò)本文的指導(dǎo)，輕松完成DeepSeek的本地部署。

一、本地部署的適用場(chǎng)景

DeepSeek本地部署適合以下場(chǎng)景：

• 高性能硬件配置：如果你的電腦配置較高，特別是擁有獨(dú)立顯卡和足夠的存儲(chǔ)空間，那么本地部署將能充分利用這些硬件資源。
• 數(shù)據(jù)安全需求：對(duì)于需要處理敏感數(shù)據(jù)的用戶(hù)，本地部署可以避免數(shù)據(jù)上傳至云端，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。
• 高頻任務(wù)處理：對(duì)于需要頻繁處理大量或復(fù)雜任務(wù)的用戶(hù)，本地部署能提供更高的靈活性和響應(yīng)速度。
• 成本控制：對(duì)于日常使用量大、API調(diào)用費(fèi)用較高的用戶(hù)，本地部署能顯著降低運(yùn)行成本。
• 個(gè)性化需求：本地部署允許用戶(hù)對(duì)模型進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)和定制，滿(mǎn)足特定的應(yīng)用場(chǎng)景和需求。

二、環(huán)境準(zhǔn)備與依賴(lài)安裝

1. 硬件要求

• 操作系統(tǒng)：推薦Linux（如Ubuntu 20.04及以上版本）或Windows系統(tǒng)。
• Python版本：需要安裝Python 3.8及以上版本。
• GPU支持：需要支持CUDA的NVIDIA GPU，推薦顯存16GB及以上。

2.硬件配置

3. 軟件依賴(lài)

• CUDA與CUDNN：根據(jù)NVIDIA GPU型號(hào)和驅(qū)動(dòng)版本，安裝合適的CUDA（11.2及以上版本）和CUDNN（8.1及以上版本）。

4. 安裝步驟

更新系統(tǒng)（Linux為例）

sudo apt-get update

安裝必要依賴(lài)

sudo apt-get install -y python3-pip python3-dev python3-venv git

創(chuàng)建并激活虛擬環(huán)境

python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate

安裝PyTorch

根據(jù)CUDA版本選擇合適的PyTorch安裝命令。例如，CUDA 11.2的安裝命令如下：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu112

三、DeepSeek模型下載與部署

1. 克隆DeepSeek代碼庫(kù)

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

2. 安裝項(xiàng)目依賴(lài)

pip install -r requirements.txt

3. 下載并放置預(yù)訓(xùn)練模型

從官方提供的鏈接下載DeepSeek預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重，并將其放置在models/目錄下。

wget [官方鏈接] -O models/deepseek_model.pth

4. 配置環(huán)境變量

設(shè)置模型路徑和GPU設(shè)備號(hào)等環(huán)境變量

export MODEL_PATH=models/deepseek_model.pth
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

5. 運(yùn)行模型

使用以下命令啟動(dòng)DeepSeek模型進(jìn)行推理或訓(xùn)練。

python run.py --model_path $MODEL_PATH --input "你的輸入文本"

四、簡(jiǎn)化部署方案：使用Ollama

對(duì)于初學(xué)者或不希望手動(dòng)配置環(huán)境的用戶(hù)，可以使用Ollama工具簡(jiǎn)化DeepSeek的本地部署過(guò)程。

1.下載安裝Ollama

在本地部署DeepSeek會(huì)使用到Ollama，所以，需要現(xiàn)在本地下載安裝Ollama。

Ollama官方地址：https://ollama.com

小伙伴們可以根據(jù)自己的需要下載MacOS、Linux和Windows版本的Ollama，由于冰河目前使用的是Windows系統(tǒng)，所以，這里我下載的是Windows版本的Ollama。

下載后在本地安裝Ollama。

2.下載DeepSeek-R1

（1）定位Models

進(jìn)入Ollama官網(wǎng)，找到Models。

（2）找到DeepSeek-R1模型

（3）選擇對(duì)應(yīng)的模型下載

DeepSeek-R1有很多不同的版本可供下載，例如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b，版本越高，模型越大，對(duì)于電腦的內(nèi)存、顯卡等資源的配置要求就越高。

這里為了方便安裝演示，我先給大家演示如何部署8b的模型。后續(xù)帶著大家在服務(wù)上部署更高版本的模型。

進(jìn)入DeepSeek-R1模型的詳情，選擇8b模型，如下所示。

（4）打開(kāi)電腦終端

以管理員身份打開(kāi)電腦終端，如下所示。

（5）部署8b模型

首先，如下圖所示復(fù)制8b模型的代碼。

隨后，將其粘貼到命令行終端，如下所示。

如果出現(xiàn)下圖所示的進(jìn)度，則說(shuō)明正在下載模型。

等待一段時(shí)間，如果出現(xiàn)success字樣，則說(shuō)明部署成功，如下所示。

部署成功后，我們可以試著在命令行發(fā)送一條消息給DeepSeek，這里我發(fā)送一個(gè)“你好”給DeepSeek。

可以看到，向DeepSeek發(fā)送你好后，它也回復(fù)了一段內(nèi)容。

至此，我們就可以和DeepSeek在命令行進(jìn)行對(duì)話(huà)了。不過(guò)，只是在命令行與DeepSeek對(duì)話(huà)，那就顯得有點(diǎn)不怎么方便了，所以，我們繼續(xù)部署Chatbox。

3.安裝Chatbox

通過(guò)部署Chatbox，我們可以使用在網(wǎng)頁(yè)或者客戶(hù)端與DeepSeek進(jìn)行交互。Chatbox的安裝步驟如下所示。

（1）下載安裝Chatbox

Chatbox官網(wǎng)：https://chatboxai.app/zh

直接進(jìn)入官網(wǎng)下載客戶(hù)端，如下所示。

下載完成后，雙擊進(jìn)行安裝即可。

（2）配置DeepSeek-R1模型

打開(kāi)Chatbox，選擇設(shè)置—>Ollama API，如下所示。

選擇已經(jīng)安裝好的DeepSeek-R1 8b模型，進(jìn)行保存。

等待部署完成，就可以在Chatbox頁(yè)面中與DeepSeek進(jìn)行對(duì)話(huà)了。

五、安裝Open-WebUI

1.安裝Docker

安裝Open-WebUI前，我們可以先安裝Docker。進(jìn)入Docker官網(wǎng)：https://www.docker.com，下載Docker。

下載后安裝到自己電腦即可。

2.安裝open-webui

如果是在Linux系統(tǒng)下，則可以打開(kāi)命令行，輸入以下命令安裝 Open-WebUI。

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

安裝完成后，打開(kāi)瀏覽器，訪(fǎng)問(wèn) http://localhost:3000，注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)并登錄，即可進(jìn)入open-webui。

在界面左上角選擇對(duì)應(yīng)的模型，即可開(kāi)始對(duì)話(huà)。

如果是Windows系統(tǒng)，則在瀏覽器搜索Open-WebUI，進(jìn)入官網(wǎng)，并復(fù)制下圖所示的命令。

隨后打開(kāi)Windows命令行，輸入復(fù)制的命令后等待安裝完成。

安裝完成后，打開(kāi)瀏覽器，訪(fǎng)問(wèn) http://localhost:3000，注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)并登錄，即可進(jìn)入open-webui。

六、常見(jiàn)問(wèn)題解決方案