DeepSeek本地部署全攻略

以下为DeepSeek模型本地部署的详细指南，请根据硬件环境调整具体参数：

一、环境准备

1. 硬件要求：

• GPU版本：NVIDIA显卡(推荐RTX 3090+)，显存≥24GB
• CPU版本：64位处理器，内存≥64GB
• 存储空间：建议预留100GB可用空间

1. 软件依赖：

# Ubuntu 20.04+示例
sudo apt install python3.10-venv git-lfs
conda create -n deepseek python=3.10
conda activate deepseek
pip install torch==2.1.2+cu121 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers==4.38.2 accelerate sentencepiece

二、模型获取

1. 通过Git仓库下载：

git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base

三、推理部署

1. 创建推理脚本(inference.py)：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "./deepseek-llm-7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",
    torch_dtype="auto"
)

inputs = tokenizer("解释量子纠缠现象：", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

四、运行测试

python inference.py

五、高级配置

1. 量化部署(8bit)：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    load_in_8bit=True,
    device_map="auto"
)

六、常见问题处理

1. 显存不足：

• 启用梯度检查点：

model.gradient_checkpointing_enable()

• 使用内存优化配置：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",
    offload_folder="offload",
    offload_state_dict=True
)

注意事项：

1. 首次运行会自动下载分词器配置文件
2. 建议使用nvtop/nvidia-smi监控资源使用
3. 不同模型版本需对应调整tokenizer参数
4. 生产环境部署建议使用vLLM加速框架

完整技术文档参考官方仓库README.md文件，部署过程如遇依赖冲突建议新建虚拟环境。