第4章：部署实战（含代码）

掌握了大模型私有化部署的核心概念和硬件规划后，本章将进入激动人心的实战环节。我们将手把手指导您完成 DeepSeek 大模型的部署，从简单的单机快速启动，到复杂的集群编排，再到实用的模型量化和版本管理，力求通过丰富的代码示例和操作步骤，让您真正掌握 DeepSeek 大模型的私有化落地技能。

单机部署：使用 Hugging Face transformers 和 fschat 快速启动

对于初步测试、开发验证或对并发性能要求不高的场景，单机部署是最快捷的方案。DeepSeek 模型作为 Hugging Face 生态系统的重要组成部分，可以直接利用 transformers 库进行加载和推理。为了提供一个易于调用的 API 接口，我们通常会结合 fschat 这样的开源项目来封装推理服务。

前提条件：

• 一台配置有 NVIDIA GPU（推荐 24GB 显存或更高）的 Linux 服务器。
• 已安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包（确保版本兼容 PyTorch）。
• 已安装 Python 3.8+ 及 pip 包管理器。

操作步骤