本文旨在提供一個全面且詳細的DeepSeek本地部署指南，幫助大家在自己的設備上成功運行DeepSeek模型。無論你是AI領域的初學者還是經驗豐富的開發(fā)者，都能通過本文的指導，輕松完成DeepSeek的本地部署。

一、本地部署的適用場景

DeepSeek本地部署適合以下場景：

• 高性能硬件配置：如果你的電腦配置較高，特別是擁有獨立顯卡和足夠的存儲空間，那么本地部署將能充分利用這些硬件資源。
• 數據安全需求：對于需要處理敏感數據的用戶，本地部署可以避免數據上傳至云端，確保數據的安全性和隱私性。
• 高頻任務處理：對于需要頻繁處理大量或復雜任務的用戶，本地部署能提供更高的靈活性和響應速度。
• 成本控制：對于日常使用量大、API調用費用較高的用戶，本地部署能顯著降低運行成本。
• 個性化需求：本地部署允許用戶對模型進行二次開發(fā)和定制，滿足特定的應用場景和需求。

二、環(huán)境準備與依賴安裝

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

• CUDA與CUDNN：根據NVIDIA GPU型號和驅動版本，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

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

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

2. 安裝項目依賴

pip install -r requirements.txt

3. 下載并放置預訓練模型

從官方提供的鏈接下載DeepSeek預訓練模型權重，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

設置模型路徑和GPU設備號等環(huán)境變量

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

5. 運行模型

使用以下命令啟動DeepSeek模型進行推理或訓練。

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

四、簡化部署方案：使用Ollama

對于初學者或不希望手動配置環(huán)境的用戶，可以使用Ollama工具簡化DeepSeek的本地部署過程。

1.下載安裝Ollama

在本地部署DeepSeek會使用到Ollama，所以，需要現在本地下載安裝Ollama。

Ollama官方地址：https://ollama.com

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小伙伴們可以根據自己的需要下載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

進入Ollama官網，找到Models。

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（2）找到DeepSeek-R1模型

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（3）選擇對應的模型下載

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，對于電腦的內存、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)帶著大家在服務上部署更高版本的模型。

進入DeepSeek-R1模型的詳情，選擇8b模型，如下所示。

（4）打開電腦終端

以管理員身份打開電腦終端，如下所示。

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（5）部署8b模型

首先，如下圖所示復制8b模型的代碼。

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隨后，將其粘貼到命令行終端，如下所示。

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如果出現下圖所示的進度，則說明正在下載模型。

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等待一段時間，如果出現success字樣，則說明部署成功，如下所示。

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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“你好”給DeepSeek。

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可以看到，向DeepSeek發(fā)送你好后，它也回復了一段內容。

至此，我們就可以和DeepSeek在命令行進行對話了。不過，只是在命令行與DeepSeek對話，那就顯得有點不怎么方便了，所以，我們繼續(xù)部署Chatbox。

3.安裝Chatbox

通過部署Chatbox，我們可以使用在網頁或者客戶端與DeepSeek進行交互。Chatbox的安裝步驟如下所示。

（1）下載安裝Chatbox

Chatbox官網：https://chatboxai.app/zh

直接進入官網下載客戶端，如下所示。

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下載完成后，雙擊進行安裝即可。

（2）配置DeepSeek-R1模型

打開Chatbox，選擇設置—>Ollama API，如下所示。

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選擇已經安裝好的DeepSeek-R1 8b模型，進行保存。

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等待部署完成，就可以在Chatbox頁面中與DeepSeek進行對話了。

六、安裝Open-WebUI

1.安裝Docker

安裝Open-WebUI前，我們可以先安裝Docker。進入Docker官網：https://www.docker.com，下載Docker。

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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，打開瀏覽器，訪問 http://localhost:3000，注冊一個賬號并登錄，即可進入open-webui。

在界面左上角選擇對應的模型，即可開始對話。

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

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隨后打開Windows命令行，輸入復制的命令后等待安裝完成。

安裝完成后，打開瀏覽器，訪問 http://localhost:3000，注冊一個賬號并登錄，即可進入open-webui。

七、常見問題解決方案