deepseek离线本地部署

### DeepSeek 离线本地部署教程 #### 一、环境准备 为了成功完成 DeepSeek-R1 模型的离线本地部署，需先准备好相应的运行环境。对于不同操作系统有不同的准备工作： - **Linux** 用户可以参考实际操作笔记[^2]，其中提到利用实验室已有的 `deepseek` 文件夹下的 gguf 文件进行部署。 - 对于 **Windows** 平台，则可以通过 Ollama 工具来简化这一过程，在 Windows CMD 中执行命令并与浏览器插件配合使用[^3]。 - 而针对 **MacOS**, 文章描述了具体的安装流程，并强调了 Open WebUI 的作用以提升用户体验[^4]。 #### 二、创建专用部署用户及配置存储路径 建议为 DeepSeek 创建独立的操作账户以便更好地管理权限和资源分配。具体做法如下所示: ```bash sudo useradd -m -s /bin/bash deepseek sudo usermod -aG docker deepseek ``` 接着设置必要的数据保存位置，确保这些目录归属于新建立的用户： ```bash sudo mkdir -p /deepseek/{models,configs,data} sudo chown -R deepseek:deepseek /deepseek ``` 此部分来源于特定配置说明文档[^5]。 #### 三、私有镜像仓库配置（可选） 如果计划长期维护多个版本或自定义修改后的模型实例，那么搭建自己的 Docker Registry 是个不错的选择。不过这一步骤并非强制要求，可根据实际情况决定是否实施。 #### 四、下载并加载预训练模型 获取官方发布的最新版 DeepSeek-R1 模型文件后将其放置到之前设定好的 `/deepseek/models` 下面。之后按照所处平台的不同采取相应的方法导入该模型至内存中待命状态。 #### 五、启动服务与测试验证 一切就绪之后就可以尝试激活刚刚装载完毕的服务程序了。此时应当能看到正常的日志输出表明系统正在稳定工作当中。最后别忘了通过几个简单的查询请求来进行初步的功能检验！ ---

### 麒麟 DeepSeek 离线本地部署实战教程 #### 一、环境准备 为了确保 DeepSeek 可以稳定运行，建议根据实际需求选择合适的硬件配置。对于较为复杂的模型运算，推荐如下硬件条件： - **CPU**：英特尔酷睿 i7 或者 AMD 锐龙 7 系列以上处理器可以提供更好的性能支持[^3]。 - **GPU**：NVIDIA RTX 30系列及以上显卡能够显著提升处理速度和效率，尤其是针对大规模数据集或复杂算法场景下的应用。 - **内存**：最低16GB RAM；然而，拥有32GB乃至更大容量的RAM将会极大改善用户体验并减少潜在瓶颈。 - **存储**：需预留至少50GB可用磁盘空间用于存放模型及相关资源文件。 #### 二、软件依赖项安装 在正式开始之前，还需确认操作系统内已正确设置了必要的开发工具链以及库函数集合。具体操作步骤如下所示： 1. 更新现有包管理器索引至最新状态； 2. 安装 Python 解释器及其配套组件（pip），版本号应不低于Python 3.8； 3. 利用 pip 工具依次下载指定列表中的第三方模块，如 NumPy, Pandas 和 PyTorch 等机器学习框架。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip -y pip3 install numpy pandas torch torchvision torchaudio --upgrade ``` #### 三、获取预训练模型 鉴于网络连接状况可能存在不确定性，在此提倡预先准备好所需的一切外部依赖——特别是大型预训练模型本身。可以通过官方渠道或者其他可信来源安全地传输这些资料到目标设备上。 假设已经获得了 `deepseek_r1.pth` 文件，则将其放置于项目根目录下以便后续加载使用。 #### 四、执行离线初始化脚本 创建一个新的 Python 脚本来完成整个流程自动化工作流的设计与实现。该程序负责读取本地存在的权重参数，并据此重建神经网络结构体实例化对象供预测服务调用。 ```python import os from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer def load_model(model_path='deepseek_r1.pth'): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('path/to/tokenizer') model_config = { "hidden_size": 4096, "num_hidden_layers": 32, "num_attention_heads": 32, "intermediate_size": 16384, "max_position_embeddings": 2048, "type_vocab_size": 2, "initializer_range": 0.02, "layer_norm_eps": 1e-12, "model_type": "alpaca", "pad_token_id": 0, "bos_token_id": 1, "eos_token_id": 2, "sep_token_id": 3, "mask_token_id": 4, "vocab_size": 32000 } model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path=None, config=model_config) state_dict = torch.load(os.path.join('.', model_path)) model.load_state_dict(state_dict) return model.eval(), tokenizer if __name__ == '__main__': model, tokenizer = load_model() print("Model loaded successfully.") ``` 上述代码片段展示了如何利用 Hugging Face Transformers 库来构建自定义架构并导入保存下来的 checkpoint 数据。注意这里假定了存在一个名为 'tokenizer' 的子文件夹用来容纳分词器资产。 通过这种方式可以在完全断网的情况下顺利完成 DeepSeek R1 版本的一次性设置过程，从而开启高效便捷的人工智能辅助创作之旅。