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deekseek v3本地部署

时间: 2025-02-10 22:09:39 浏览: 106

### DeepSeek V3 本地部署指南 #### 准备工作为了顺利进行DeepSeek V3 的本地部署，需先完成环境配置。这包括但不限于Kubernetes集群的搭建以及必要的Python包安装。对于Pod启动后的具体操作流程如下：当 Pod 启动成功后，应先进入名为 `prepare` 的容器中执行一系列命令来下载所需的 DeepSeek-V3 模型[^1]： ```bash kubectl exec -it $( kubectl get pod -n deepseek | awk 'NR>1 {print $1}' | grep prepare ) bash -n deepseek ``` 在该环境中继续安装 Hugging Face 工具并利用它来进行模型文件获取： ```bash pip install huggingface_hub huggingface-cli download --resume-download deepseek-ai/DeepSeek-V3 --local-dir /model/deepseek-ai/DeepSeek-V3 ``` 上述指令能够确保所需资源被正确放置于指定路径下以便后续调用。 #### 部署细节说明针对更详细的本地化设置指导，《一文速览DeepSeek-R1的本地部署：含671B满血版和各个蒸馏版(基于Ollama和vLLM)》提供了详尽的操作步骤与注意事项[^2]。此文档不仅涵盖了大型参数量版本（如671亿参数），也包含了不同规模的小型化变体，适用于多种应用场景下的需求分析和技术实现探讨。另外，在考虑如何通过 Ollama 来运行特定大小的 DeepSeek R1 版本时，可以参照以下命令格式以启动相应服务实例[^3]: ```bash ollama run deepseek-r1:<size> ``` 其中 `<size>` 可替换为实际想要加载的模型尺寸标签，比如 "1.5b" 或者 "7b". 考虑到 DeepSeek 开源项目本身具备的功能特点——即支持复杂的自然语言处理任务并且允许私有环境下独立运作——使得这一系列措施成为可能的同时也为广大使用者带来了显著的成本效益提升机会[^4].

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