DeepSeek AI 部署指南

DeepSeek AI 部署指南

1. 引言

DeepSeek AI 提供多种用于自然语言处理（LLM）和语音合成（TTS）的模型。本指南介绍了本地和云端部署方法的详细步骤。

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2. 部署 DeepSeek LLM

2.1 本地部署（使用 Docker & Hugging Face）

1. 前置条件：

   • 具有 CUDA 支持的 NVIDIA GPU
   • 已安装 Docker
   • Python 3.8+
   • transformers 和 torch 库

2. 使用 Hugging Face 模型

   pip install torch transformers
   

   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
   
   model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-67b"
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
   
   input_text = "你好，我能如何帮助你？"
   inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
   output = model.generate(**inputs)
   print(tokenizer.decode(output[0]))
   

3. 使用 Docker 容器

   docker pull deepseekai/deepseek-llm
   docker run --gpus all -p 8000:8000 deepseekai/deepseek-llm
   

   访问 http://localhost:8000 获取 API

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2.2 云端部署（使用 AWS & GPU 云计算）

1. 选择云服务提供商： AWS、Google Cloud、Lambda Labs
2. 启动实例：
   • 选择 A100 80GB 或 H100 GPU
   • 安装 CUDA 和相关依赖
3. 部署 DeepSeek LLM：
   • 使用 Docker 或 Hugging Face API 进行高效推理

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3. 部署 DeepSeek TTS（语音合成）

3.1 本地部署

1. 安装依赖：

   pip install deepseek-tts torchaudio soundfile
   

2. 运行文本转语音转换：

   from deepseek_tts import TTSModel
   
   model = TTSModel.load("deepseek-ai/deepseek-tts")
   audio = model.synthesize("你好，欢迎使用 DeepSeek AI！")
   with open("output.wav", "wb") as f:
       f.write(audio)
   

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3.2 云端部署

DeepSeek 提供 API 端点用于云端语音合成。

• 注册 DeepSeek API 访问权限
• 使用 HTTP 请求进行音频合成：

  curl -X POST "https://api.deepseek.ai/tts" \
       -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
       -d '{"text": "你好，世界！"}'
  

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4. 结论

DeepSeek AI 提供可扩展的 LLM 和 TTS 解决方案，支持本地和云端部署。可以根据硬件条件和项目需求选择适合的方法。欲了解更多详情，请访问 DeepSeek AI。