deepseek-r1本地部署

DeepSeek-R1 本地部署指南
对于希望在本地环境中运行 DeepSeek-R1 模型的情况，可以遵循以下方法来完成安装和配置工作。
安装依赖库
为了确保环境能够顺利支持 DeepSeek-R1 的运行，需先通过 pip 工具安装必要的 Python 库。具体命令如下所示[^2]:
pip install "sglang[all]>=0.4.1.post5" --find-links https://flashinfer.ai/whl/cu124/torch2.4/flashinfer

此命令会下载并安装 sglang 及其相关组件，并指定额外资源链接以获取特定版本的二进制文件。
启动服务器
一旦所需软件包准备就绪，则可以通过启动服务端口使模型在线可用。执行下列指令可实现这一点:
python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-V3 --tp 8 --trust-remote-code

上述命令中的选项解释：

--model: 指定要加载的预训练模型名称；
--tp: 设置张量并行度大小，默认值为8；
--trust-remote-code: 允许远程代码执行权限给所使用的自定义脚本或扩展功能模块；

需要注意的是这里使用了 deepseek-ai/DeepSeek-V3 版本作为例子，实际操作时应根据官方文档确认最新推荐版本号以及是否有其他必要参数调整。
获取更多帮助和支持
除了以上基本步骤外，如果遇到任何疑问或者困难，建议查阅官方提供的详尽API调用指南，这有助于更深入理解如何高效利用该平台所提供的各项特性和服务[^3]。
此外，考虑到不同硬件条件下的兼容性和性能差异，可能还需要针对具体的计算设备做出适当修改，比如GPU驱动程序更新、CUDA工具链适配等方面的工作。