deepseek满血版本地部署

完整部署DeepSeek满血版指南
一、准备工作
确保计算机满足最低硬件需求，包括但不限于足够的内存和存储空间。对于GPU加速支持，确认安装了兼容版本的CUDA。
二、创建并激活Python虚拟环境
为了避免与其他项目的依赖冲突，推荐使用conda或venv创建独立的虚拟环境：
# 使用 conda 创建名为 deepseek_env 的新环境
conda create --name deepseek_env python=3.9

# 激活该环境
conda activate deepseek_env
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或者采用venv方式：
python -m venv deepseek_env

source deepseek_env/bin/activate # Linux 或 macOS 下
.\deepseek_env\Scripts\activate.bat # Windows 下
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三、安装必要的软件包
在激活后的虚拟环境中，依据官方文档指示安装所有必需的库文件，特别是针对深度学习模型训练与推理的核心组件如PyTorch/TensorFlow及其扩展模块。此外还需准备其他辅助工具集，比如用于构建索引的数据结构库等[^2]。
四、获取最新源码并编译
下载最新的GitHub仓库副本后，在根目录下执行如下命令完成编译过程（假设已经预先设置了合适的C++编译器）:
git clone https://github.com/deepseek-labs/KTransformers.git
cd KTransformers
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
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这一步骤会生成一系列动态链接库(.so/.dll)，它们构成了整个系统的底层支撑架构。
五、设置环境变量路径
为了让操作系统能够识别刚刚产生的二进制文件位置，需将其加入PATH列表内以便随时调用。编辑用户的shell profile配置文件(~/.bashrc, ~/.zshrc)追加下面一行语句：
export PATH=$HOME/path_to_your_build_directory:$PATH
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记得替换掉占位符部分的实际绝对地址，并重新加载配置使之生效：
source ~/.bashrc # 对应于所使用的 shell 类型调整此指令
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六、验证安装成功与否
最后一步是测试是否可以正常启动服务端口监听程序，通常情况下应该能看到类似这样的日志输出表明一切就绪待命：
INFO: Starting server on http://localhost:8000...
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此时即代表本地化部署工作圆满完成！