Deepseek-R1-32B企业级本地部署指南：结合XInference与Open-WebUI构建高效AI应用

已于 2025-03-03 10:17:54 修改
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分类专栏： 搭建本地gpt 从0到1打造企业AI知识库：实用指南与生产落地 文章标签： 人工智能 Deepseek 大模型推理 Xinference
于 2025-02-08 16:37:25 首次发布
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一、引言

随着生成式AI技术的快速发展，企业级场景对大模型的本地化部署需求日益增长。DeepSeek-R1-32B作为一款性能优越的中文大语言模型，在企业内部知识管理、对话系统、内容生成等场景中展现了强大的应用潜力。
本文将详细介绍如何在企业本地环境中，利用XInference平台完成DeepSeek-R1-32B的模型部署，并结合Open-WebUI构建友好的用户交互界面，为企业员工提供高效的AI服务。
在这里插入图片描述

二、环境准备

1. 硬件环境要求

  • CPU/GPU服务器：建议配置最新的Intel/AMD CPU或NVIDIA显卡
  • 内存：建议64GB以上
  • 存储：模型文件约20GB，建议SSD存储
  • 网络：企业内网环境，配置防火墙规则

2. 软件环境准备

  • 操作系统： CentOS 7.9+ / Ubuntu 20.04+
  • Python环境： Python 3.8+
  • 相关依赖：安装PyTorch、 transformers等库

三、模型部署

1. 下载Dee

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QwQ-32B企业级本地部署：结合XInference与Open-WebUI使用
maxcode
03-11 1388
QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型，拥有320亿参数，基于Transformer架构，采用大规模强化学习方法训练而成。它在数学推理、编程等复杂问题解决任务上表现出色，性能可媲美拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。QwQ-32B在多个基准测试中表现出色，例如在AIME24基准上，其数学问题解决能力得分达到79.5，超过OpenAI的o1-mini。它在LiveBench、IFEval和BFCL基准上甚至略微超过了DeepSeek-R1-671B。
本地部署DeepSeek-R1模型用于企业生产环境：基于Xinference
maxcode
02-05 5077
以上是完整的部署流程与操作步骤，确保您能够在生产环境中成功部署并使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型。由于其强大的并行计算能力和对硬件加速的支持，Xinference成为企业级应用的首选平台，尤其适合复杂任务和大规模推理任务。Xinference则是为企业级应用量身定制的推理平台，支持高性能和大规模的推理任务。安装Xinference是部署DeepSeek-R1模型的首要步骤。创建一个简单的应用，并执行测试，确保与模型的连接正常，且推理结果符合预期。查看正在运行的模型及其状态。
DeepSeek 模型本地部署指南（针对 DP32b 等参数模型）
rick的博客
03-10 2478
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Deepseek与GPU算力平台|在GPU算力平台部署Deepseek-R1-32b模型的应用教程
微学AI的博客
02-06 4017
今天我将介绍一下云端GPU算力平台，它是一个专为GPU加速计算设计的高性能计算中心，主要服务于软件和信息技术领域。它提供强大的、可灵活扩展的GPU资源，适用于机器学习、人工智能及视觉特效渲染等高计算需求的应用。灵活资源调度：平台能够根据具体工作负载精准调配计算资源，支持多种高端GPU型号，如NVIDIA RTX 4090、RTX 3090、A100和A800，满足不同场景下的计算需求。Kubernetes架构优化。
deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？
最新发布
weixin_32273559的博客
06-12 231
系列提供了多种参数规模的模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B 和 671B），它们在模型架构、性能表现、资源需求和适用场景上有显著差异。，采用 MoE 架构，支持超长上下文（128K tokens），在复杂任务上表现顶尖。> - 小模型支持4-bit 量化（如 Qwen-1.5B），可在边缘设备运行。> - 小模型（≤7B）响应快（0.1~0.3秒），但深度推理能力弱；> - 追求 低延迟/低成本 → 选 7B/8B（性价比最高）；（科研/代码/决策）：70B 或 671B（API）
本地部署Deepseek
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02-15 483
添加ollam安装目录添加到环境变量。下载RagFlow源代码。Win+R 输入CMD。
Xinference部署和DeepSeek注册
qq_42060824的博客
02-07 1285
2、查看显卡支持的CUDA版本 3、根据CUDA版本安装Pytorch 下载地址：PyTorch 4、安装Xinference 使用Transformers 引擎 （PyTorch(transformers) 引擎支持几乎有所的最新模型） 5、下载DeepSeek模型文件 下载链接：魔搭社区使用命令行进行下载 6、使用自定义文件注册模型到Xinference 7、注册和发布模型
本地化部署32B版本残血DeepSeek R1模型
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xiangzhihong8的专栏
02-09 1万+
选择32B模型：若需平衡性能与成本，且场景偏向通用任务（如企业文档处理），本地部署是优选。选择满血版：仅限科研或需极致性能的场景，但需承担高昂硬件成本与部署复杂度。安全优化：无论选择何种版本，建议结合加密技术、分层权限管理以降低本地化风险4。通过合理配置硬件与工具（如Ollama、LM Studio），32B模型可在大多数场景下提供高效且安全的本地AI服务，但需对其性能边界有清晰认知57。
本地部署DeepSeek-r1+Open-Webui(超级无敌爆炸详细)
WZN56789的博客
02-01 6328
ollama中的deepseek-r1分7种型号,分别是1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b,轻量级应用，需要快速响应需求可以选择1.5B、7B 这样的小模型可以快速加载和运行，能够在较短时间内给出结果，满足用户的即时需求，小模型适合一些对响应速度要求高、硬件资源有限的场景，如手机端的智能助手、简单的文本生成工具等；但是官方的下载速度比蜗牛还慢(会翻墙的当我没说),一个简单快速的方法是访问github文件加速， 网址是。3.如何将deepseek-r1下载到u盘里(不需要的可以跳过)
【手把手】DeepSeek-R1本地部署：从零到API调用
chuweiyan的博客
02-01 6155
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 研发的系列推理模型，2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1 模型，并同步开源模型权重，且推出了 API 服务。
小支同学用 Ollama 跑 DeepSeek R1：本地部署与多元应用指南
ZhiYilang的博客
01-31 9429
    友友们，以后别再叫我小北啦！从现在起，大家叫我小支同学会更好记哦！我也要跟过去的自己 say bye bye 啦～这也是小支同学今年的第一篇技术博客，希望能给大家带来有价值的内容。最近国产大模型 DeepSeek 可是火得一塌糊涂，频繁出现反应迟缓甚至宕机的情况，这和两年多之前 ChatGPT 的遭遇颇为相似。不过万幸的是，DeepSeek 是一个开源模型，我们完全可以通过本地部署，在自己的终端上随时使用它！接下来我就一步一步教大家具体的操作方法。
本地部署DeepSeek R1：打造私人AI助手完全指南
海棠AI实验室
01-28 1万+
DeepSeek R1 是一款由 DeepSeek 团队开发的先进推理模型。它不仅在性能上可与业界领先的商业模型相媲美，更重要的是，它完全开源，允许用户在本地环境中自由部署和使用。DeepSeek R1 支持多种模型规模，从轻量级的 1.5B 参数模型到强大的 70B 参数模型，用户可以根据自己的需求和硬件条件灵活选择。DeepSeek R1 的主要特点：开源免费：用户可以自由使用、修改和分发。高性能：在多项基准测试中表现出色，可与商业模型媲美。多规模选择。
DeepSeek本地化部署实践：Xinference框架+OpenWebUI实现DeepSeek-r1推理跑在国产GPU之上
sz_bobw的博客
03-24 2407
未选择最新版本的openEuler的原因是因为在安装GPU厂商提供的驱动时对linux内核版本有限制，具体哪些内核版本符合要求需参考GPU厂商的技术文档。最后，点按左下的小火箭图标，等待Xinference框架下载、启动deepseek-r1-distill-llama。经过漫长的等待，上图中的小火箭图标“嗖”的一下发射了，说明咱们的模型已经在本地跑起来了。第二步，同时选上 "Driver" 和 "Toolkit" 组件后，继续安装。4. 安装open-webui，提供相对友好的对话接口。
图文教程Deepseek本地部署Xinference全精度
gangbanrichuang的博客
03-12 806
Deepseek本地部署。 原生全精度无降损safetensors模型。 Xinference多模型管理。 三步私有化部署deepseek。
DeepSeek+Xinference搭建本地知识库应用
xiangzhihong8的专栏
02-13 4710
Xinference (Xorbits Inference) 是一个通用的推理平台，旨在为各种模型（可用于大语言模型（LLM），语音识别模型，多模态模型等各种模型的推理）提供统一的接口和服务。模型多样性: 支持多种模型类型，包括语言模型 (LLMs)、 embedding 模型、图像模型、音频模型等。硬件加速: 支持 CPU、GPU (NVIDIA, AMD, Intel) 和 Apple Silicon 等多种硬件加速。易于部署: 提供简单的命令行界面和 Python API，方便本地和云端部署。
Windows10上部署DeepSeek R1保姆式操作详解（Xinference方式）
持之以恒
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一文熟练掌握Windows10上通过Xinference本地化部署deepseek。
DeepSeek R1，基于局域网AI模型部署与企业内网实施方案
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DeepSeek R1， 科研企业\研发，内部局域网AI编程辅助
本地低成本部署deepseek-r1
weixin_45515807的博客
02-08 1459
然后最后我们xfc需要这个版本才有r1,需要大家下载一下* Pip：pip install ‘xinference==1.2.1’最后如果没有搞搞清楚v3，r1状况的，先看一下论文文档，扔碎片一个AI里让它们翻译，不要跟着短视频跑。然后你用14B的可以init8,token设置个11000,具体根据自己显卡设置。目前试过的3090也能跑起来,目前我用的是4090d.然后r1是推理模型。token这个你可以从6000慢慢往上加，具体看你显存了。然后这里咱们部署的是不量化的所以要改一下。这个是token长度。
推理框架 Xinference和大模型部署（ChatGLM为例）
weixin_52514174的博客
07-04 9949
​ Xorbits Inference（Xinference）是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。可用于各种模型的推理。通过 Xinference，你可以轻松地一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型。无论你是研究者，开发者，或是数据科学家，都可以通过 Xinference 与最前沿的 AI 模型，发掘更多可能。
xinference启动deepseek
04-25
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用Xinference启动DeepSeek模型的问题。首先，我得回忆一下用户提供的引用内容，特别是引用[2]中提到的DeepSeek-R1-32B的部署指南，里面提到了XInference和Open-WebUI的结合使用。用户现在明确询问的是如何通过Xinference启动DeepSeek模型，所以需要专注于Xinference的具体步骤。 首先，我应该确认Xinference的基本安装和配置步骤。根据引用[2]，环境准备包括硬件和软件的要求，比如Python 3.8+、PyTorch、transformers库等。所以第一步应该是安装Xinference，可能需要使用pip安装命令。 接下来，用户可能需要下载DeepSeek模型，比如DeepSeek-R1-32B，但用户的问题是关于启动模型，所以需要指导如何通过Xinference加载模型。Xinference通常支持从Hugging Face或ModelScope下载模型，所以需要提供模型名称或路径，可能在启动命令中指定。 然后，启动Xinference服务，可能需要运行xinference-local命令，指定主机和端口。之后，使用Xinference的Python客户端注册并启动模型，指定模型的UID、型号名称、大小和其他参数如max_tokens和temperature。 还要考虑到用户可能需要访问Web UI，所以需要说明如何通过浏览器访问Open-WebUI界面，进行模型测试。此外，注意事项部分需要提到硬件要求，比如足够的GPU内存，以及模型下载可能需要访问权限或API令牌。 需要确保步骤清晰，分点说明，并验证每个步骤的正确性，比如检查pip安装是否正确，命令是否存在，模型名称是否正确。同时，引用相关的引用内容，比如引用[2]中的环境准备和模型下载部分，确保信息准确。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步了解模型部署的其他方面，比如性能优化、企业级应用或与其他工具的整合。</think>### 如何通过 Xinference 启动 DeepSeek 模型 以下是使用 Xinference 部署 DeepSeek 模型的详细步骤指南，结合企业级本地部署的最佳实践[^2]： --- #### **一、环境准备** 1. **硬件要求** - GPU服务器：建议配备NVIDIA A100/V100显卡（显存≥40GB） - 内存：≥64GB - 存储：SSD硬盘空间≥50GB（模型文件约20GB） 2. **软件依赖** ```bash # 安装基础环境 conda create -n xinference python=3.10 conda activate xinference # 安装Xinference核心组件 pip install xinference[transformers] # 安装PyTorch（根据CUDA版本选择） pip install torch==2.0.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` --- #### **二、模型下载与配置** 1. **获取DeepSeek模型** - 推荐模型：`DeepSeek-R1-32B` 或 `DeepSeek-V3` - 下载方式（任选其一）： ```bash # 通过Hugging Face下载 git lfs install git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-32B # 或使用ModelScope from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-32B') ``` 2. **配置模型路径** ```bash export MODEL_PATH="/path/to/DeepSeek-R1-32B" ``` --- #### **三、启动Xinference服务** 1. **启动本地服务** ```bash xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997 ``` - 服务将运行在 `http://localhost:9997` 2. **通过Python客户端启动模型** ```python from xinference.client import Client client = Client("http://localhost:9997") model_uid = client.launch_model( uid="deepseek-32b", model_name="deepseek-r1-32b", # 对应模型名称 model_size_in_billions=32, quantization="none", # 可选 "q4_0", "q8_0" 等量化方式 max_tokens=4096, temperature=0.7 ) ``` --- #### **四、接口调用验证** ```python # 文本生成示例 response = client.generate( model_uid=model_uid, prompt="如何提高企业知识管理效率？", generate_config={"max_tokens": 512} ) print(response["choices"][0]["text"]) ``` --- #### **五、访问Web UI** 1. 浏览器访问 `http://<服务器IP>:9997` 2. 在交互界面中选择已启动的DeepSeek模型 3. 支持对话、文档分析等交互模式 --- #### **注意事项** 1. 首次加载32B模型可能需要5-10分钟（依赖硬件性能） 2. 若使用量化版本，需添加参数：`quantization="q4_0"` 3. 企业内网部署时，需配置防火墙开放9997端口[^2] ---
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