人工智能丨在本地部署属于自己的 DeepSeek 模型，搭建 AI 应用平台

搭建属于自己的 DeepSeek 本地部署环境，需要结合模型部署、API 接口搭建以及前端交互等步骤。以下是详细的流程：

1. 环境准备

• 操作系统：建议使用 Linux（如 Ubuntu 20.04）或 macOS。
• 硬件要求：
• • CPU：至少 8 核。
  • GPU：推荐 NVIDIA GPU（如 RTX 3060 及以上），并安装 CUDA 和 cuDNN。
  • 内存：至少 16GB，推荐 32GB 或以上。
  • 存储：至少 50GB 可用空间（SSD 优先）。
• 软件依赖：
• • Python 3.8 或以上。
  • Docker（用于容器化部署）。
  • Git（用于代码管理）。

2. 获取 DeepSeek 模型

• 访问 DeepSeek 的官方 GitHub 仓库或相关资源，下载预训练模型权重和配置文件。

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-model.git
cd deepseek-model

• 下载模型权重文件（如 deepseek_model.pth）并放置到指定目录。

3. 安装依赖

• 创建 Python 虚拟环境：

python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate

• 安装必要的 Python 库：
  bash

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers flask uvicorn fastapi

4. 部署模型 API

• 使用 FastAPI 或 Flask 搭建模型 API 服务。以下是一个简单的 FastAPI 示例：

from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

app = FastAPI()

# 加载模型和分词器
model_path = "./deepseek-model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)

@app.post("/generate")
async def generate_text(prompt: str, max_length: int = 100):
    inputs = tokenizer(prompt, ret