deepseek 671b本地部署，不要ollama

部署 DeepSeek 671B 到本地环境而不使用 Ollama
对于希望在不依赖 Ollama 的情况下部署 DeepSeek 671B 模型至本地环境的需求，通常会涉及到更复杂的配置过程。这主要因为大型语言模型如 DeepSeek 671B 对硬件资源有较高需求，并且需要特定软件栈的支持来确保其正常运作。
准备工作
为了成功部署该规模的模型，在准备阶段需确认如下事项：

硬件条件：考虑到 DeepSeek 671B 是一个非常庞大的模型，建议至少拥有 NVIDIA A100 或者 V100 这样的高端 GPU 设备，配备足够的显存（一般推荐大于等于 80 GB），以及充足的 CPU 和内存支持。

操作系统与驱动程序：确保主机运行的是 Linux 发行版（例如 Ubuntu LTS 版本）。安装最新的 CUDA 工具包和 cuDNN 库以匹配所使用的 GPU 架构版本[^1]。

软件环境构建
接下来是创建适合于加载并推理此大规模预训练模型所需的 Python 环境：
conda create --name deepseek python=3.9
conda activate deepseek
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117/
pip install transformers datasets accelerate optimum
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上述命令通过 Conda 创建了一个名为 deepseek 的虚拟环境，并安装了一系列必要的库文件用于处理深度学习任务，特别是 PyTorch 及 Hugging Face 提供的相关工具集[^2]。
下载与加载模型
针对 DeepSeek 671B 模型本身，则可以通过 Hugging Face Model Hub 获取权重参数：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "DeepSeek-LM/deepseek-671b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name_or_path,
device_map="auto", # 自动分配到可用设备上
offload_folder="./offload/", # 如果有必要的话可以指定离线存储路径
trust_remote_code=True # 启用远程代码执行功能以便自定义实现细节
)
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这段脚本展示了如何利用 Hugging Face Transformers 库中的接口去实例化 tokenizer 和 model 对象，从而完成对 DeepSeek 671B 的初始化操作[^3]。
请注意，由于此类超大尺寸的语言模型可能会占用大量计算资源，因此实际应用过程中可能还需要进一步优化性能设置或者调整批处理大小等参数以适应具体应用场景下的效率考量。