deepseek本地部署、

### DeepSeek-VL2，在本地环境需满足特定的要求。操作系统建议采用Linux发行版，如Ubuntu 18.04或更高版本；对于硬件方面，则推荐至少配备有NVIDIA GPU以及相应的驱动程序来加速模型训练过程[^1]。

#### 安装依赖项
在开始之前，先更新系统的软件包列表并安装必要的基础库文件。这通常涉及到Python及其开发头文件、pip工具以及其他可能被使用的科学计算库等。具体命令如下所示：

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-dev python3-pip

接着还需要设置CUDA和cuDNN环境以便支持GPU运算能力。这部分操作应严格遵循官方文档给出的指导说明完成相应版本的选择与下载安装流程。

#### 获取源码仓库
通过Git克隆项目到本地机器上可以获取最新的稳定发布版本或者指定分支/标签页下的代码快照作为工作起点。执行下面这条指令即可轻松达成目的：

git clone https://github.com/deepseek-lm/DeepSeek-VL2.git
cd DeepSeek-VL2

#### 创建虚拟环境
创建一个新的Python虚拟环境有助于隔离不同项目的依赖关系冲突问题，并保持全局解释器干净整洁不受污染影响其他应用正常运作。这里展示了一个基于`venv`模块构建独立运行空间的方法实例：

python3 -m venv env
source env/bin/activate

激活之后就可以继续下一步骤了——即利用Pipfile锁定精确版本号的方式批量导入所需第三方扩展包集合体。

#### 配置参数调整
进入配置目录找到默认设定好的`.yaml`格式化文本档件，依据个人需求修改其中涉及路径映射规则、数据集位置指针等相关字段值以适配当前主机状况差异情况。例如更改预处理后的图像存储地址为自定义磁盘分区内的某处子目录下：

data_root: "/mnt/data/preprocessed_images"

#### 启动服务端口监听
最后一步就是启动整个框架的服务进程啦！一般情况下只需简单调用内置脚本就能搞定一切繁杂事务，比如这样：

./scripts/start_server.sh

此时如果不出意外的话应该可以在浏览器里访问http://localhost:port看到预期效果页面显示出来咯！