如何部署本地化deepseek大模型
时间: 2025-02-05 09:07:03 浏览: 97
部署 DeepSeek 大模型至本地环境
环境准备
硬件需求方面,为了顺利部署DeepSeek大模型,建议满足如下条件:对于GPU而言,最低配置应为NVIDIA GTX 1060(具备6GB显存),而推荐配置则为RTX 3060或更高级别;内存上,至少需要8GB,不过16GB会更为理想;至于存储部分,则需确保有固态硬盘且剩余空间不少于20GB,当然如果能采用NVMe类型的固态硬盘将会更好[^3]。
软件依赖项同样不可忽视。通常情况下,这涉及到安装特定版本的Python以及一系列必要的库文件来支撑DeepSeek框架正常运作。具体细节可能依据官方文档有所变动,因此强烈建议参照最新的官方指导说明来进行设置[^1]。
安装过程概览
针对想要快速启动并运行DeepSeek模型的情况,可以考虑利用Docker镜像简化整个流程。通过预先构建好的容器化解决方案,能够有效减少因环境差异带来的兼容性难题,并加速开发测试周期。有关此方法的具体操作步骤可以在官方提供的实战教程中找到详尽描述[^2]。
另外一种方式则是手动搭建所需环境,这种方式虽然较为复杂但也提供了更大的灵活性。它主要包括以下几个环节:
创建虚拟环境:基于conda或者venv工具建立独立的工作区;
下载源码仓库:从GitHub或者其他托管平台获取最新发布的项目代码;
调整参数设定:按照个人机器性能微调训练/推理脚本内的各项数值;
执行初始化命令:依照README.md中的指示完成最终的一键式部署动作。
git clone https://github.com/deepseek-lm/deploy.git
cd deploy
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
以上便是围绕着如何把DeepSeek大模型安置于本地环境中所涉及的关键要素概述。
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