deepseek本地部署

### DeepSeek 本地部署指南

#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek-Coder-V2，在开始之前需确保环境满足最低硬件和软件需求。建议配置至少拥有8GB显存的GPU设备，以及安装有Python 3.9或更高版本的操作系统。

#### 安装依赖库
通过pip工具来安装必要的Python包可以简化这一过程。对于使用AMD显卡的情况，特定编译参数能够激活针对该类硬件优化的支持[^2]：

CMAKE_ARGS="-DLLAMA_HIPBLAS=on" pip install llama-cpp-python

#### 获取并设置项目文件
访问官方仓库获取最新版DeepSeek-Coder-V2源码，按照README文档指示完成初始化设置。此步骤通常包括克隆Git仓库至本地计算机，并执行一系列脚本来准备运行时所需的各项资源[^1]。

#### 配置开发环境
利用Visual Studio Code编辑器配合内置插件可极大提高工作效率。用户可以通过输入`@docs (MacOS)` 或 `@docs (Windows)` 来快速调用帮助手册指导后续操作[^3]。

#### 启动服务端口
一切就绪之后，依照具体平台差异选择适当的方法启动应用程序的服务接口。这一步骤完成后，即表示已经成功实现了DeepSeek-V2于个人计算装置上的私有化部署。

相关问题

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### 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！

deepseek怎么本地部署

### 如何在本地环境中部署 DeepSeek

为了实现在本地环境中成功部署 DeepSeek，需遵循一系列特定的操作指南。

#### 获取项目源码
通过 GitHub 平台获取 `DeepSeek-V2` 的最新版本是必要的第一步。这可以通过执行如下命令完成：

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2.git
cd DeepSeek-V2

此操作会将整个仓库克隆到当前工作目录下[^1]。

#### 准备运行环境并安装依赖项
对于准备运行环境而言，采用 Python 虚拟环境是一个不错的选择。接着，按照官方文档指示安装所需的库文件。特别是当选择使用魔搭平台上的预训练模型时，可以利用 ModelScope 库简化这一过程：

pip install modelscope
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat', cache_dir='/root/autodl-tmp')

上述代码片段展示了如何指定缓存路径以及下载目标模型至本地磁盘上[^2]。

#### 安装 Flash Attention 支持
考虑到性能优化的需求，在某些情况下可能还需要额外配置支持 Flash Attention 技术的组件。为此目的而设计的一个分支——vllm 可以提供帮助：

git clone https://github.com/zwd003/vllm.git
cd vllm
pip install -e.

这些指令能够确保所使用的框架具备最新的改进特性，从而提高推理效率和稳定性。

#### 数据安全性考量
鉴于数据安全的重要性，在企业级应用场合中推荐采取本地化部署方案。这样不仅可以更好地保护敏感资料免受外部威胁的影响，同时也便于实施更加严格的访问控制措施[^3]。