Mac 本地部署deepseek
时间: 2025-02-08 12:07:27 浏览: 142
如何在Mac OS上本地部署DeepSeek
准备工作
为了成功地在 Mac 上部署 DeepSeek R1,建议使用具备强大硬件配置的设备,例如配备了大容量高带宽统一内存(如两台拥有 192 GB 内存的 Mac Studio 可用于运行 3-bit 量化版本)[^1]。
软件环境搭建
确保安装了必要的软件包和依赖项。通常情况下,这包括 Python 和 pip 工具链以及 Git 来获取源码仓库。对于特定需求可能还需要 Anaconda 或 Miniconda 创建隔离的工作环境来管理不同项目之间的库冲突问题。
获取模型文件
访问官方 GitHub 页面或其他指定位置下载所需的大规模预训练语言模型权重文件,并将其放置在一个合适的位置作为后续脚本中的 model_path
参数值。
启动Web界面演示程序
根据个人喜好和技术栈熟悉度选择合适的方案:
VLLM驱动的方式
cd /path/to/deepseek/repo/demo/ python vllm_based_demo.py --model_path </absolute/path/to/vllm/cpm/repo>
Hugging Face Transformers驱动的方法
cd /path/to/deepseek/repo/demo/ python hf_based_demo.py --model_path </absolute/path/to/hf/repo>
上述两种方式均能通过 Gradio 库提供图形化交互体验,使得即使不具备深厚编程背景的人也能轻松操作[^4]。
实现个性化定制
一旦完成了基本设置之后,则可以根据实际应用场景调整参数设定或是扩展功能模块,从而更好地满足业务逻辑上的特殊要求。将模型完全掌控在当地服务器端意味着更高的灵活性与安全性,同时也便于针对具体任务优化性能表现[^2]。
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