适合小白的本地部署AI教程（不仅仅DeepSeek）

已于 2025-02-03 13:06:23 修改
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能
于 2025-02-03 12:23:40 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zouyh/article/details/145428640

在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已然成为了各个领域竞相追逐并深度应用的焦点力量。从协助企业精准决策、助力医疗精准诊断，到为日常生活增添便捷与趣味，AI 的影响力无处不在。然而，多数人接触和使用的 AI 往往依托于云端服务，虽然便捷，却也存在着数据隐私风险、网络依赖等诸多问题。而本地部署 AI 的模式，正逐渐崭露头角，宛如一颗冉冉升起的新星，为人们开启了一条既能充分发挥 AI 强大功能，又能实现自主掌控的全新路径。

本地部署 AI，简单来说，就是将人工智能相关的模型、算法以及运行环境等统统安置在本地的服务器、计算机等设备之上，无需依赖外部的云端网络，这一独特的部署方式带来的优势与机遇值得我们深入探究……

本地部署AI优缺点简析

优点

数据隐私与安全：数据存储和处理在本地，不经过外部网络传输到云端等，可有效避免数据在传输或存储于第三方平台时可能出现的泄露风险，适合对数据保密性要求高的医疗、金融、政府等行业。
高效实时响应：无需等待数据在网络中传输以及云端处理返回，直接在本地进行数据处理和模型运算，能极大地减少延迟，提高响应速度，满足如工业自动化控制、实时视频监控分析等对实时性要求极高的场景需求。
网络依赖度低：基本不依赖网络，即便在网络信号差、不稳定或网络中断的情况下，仍能正常运行，保证业务的连续性，适用于网络基础设施不完善或网络环境不稳定的地区和场景。
成本控制优势：从长期来看，如果企业有大量数据需要处理且对云服务使用量较大，本地部署可减少对云服务的依赖，节省数据传输费用和云服务的订阅费用等。
自主定

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现在的ai很多，让我看得有些眼花缭乱，随着ai的发展，现在已经有很多ai的大模型已经支持开源，所以现在支持部署一个大模型在自己电脑上，数据私人化。如果不知道自己是否需要或者是否合适配置可以跳到本文的结尾查看小编的使用感受。
本地部署AI大模型deepseek
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### 部署大型AI模型DeepSeek于本地环境指南 #### 准备工作 为了成功地在本地环境中部署像DeepSeek这样的大规模AI模型，需先确认计算机硬件满足最低配置需求。这通常涉及足够的GPU内存、CPU核心数以及充足的磁盘空间来存储模型文件及其依赖项[^2]。 #### 安装必要的软件包 安装过程中会用到多种Python库和其他工具链。建议创建一个新的虚拟环境以隔离这些依赖关系。对于特定版本控制下的库管理，`pipenv` 或 `conda` 是不错的选择。以下是部分可能需要用到的命令： ```bash # 创建并激活新的Conda环境 conda create -n deepseek python=3.9 conda activate deepseek # 使用Pipenv初始化项目 pipenv install --dev ``` #### 获取预训练模型权重 大多数情况下，官方文档或GitHub仓库中会有详细的说明指导下载预训练参数的方法。如果采用的是私有云服务，则应遵循相应的API接口规范获取资源访问权限令牌[^1]。 #### 构建推理引擎 构建用于执行预测任务的服务端程序时，可以考虑利用FastAPI框架快速搭建RESTful API服务器实例。下面是一个简单的例子展示如何定义一个POST请求处理函数来进行图像分类操作： ```python from fastapi import FastAPI, File, UploadFile import torch from PIL import Image from torchvision.transforms import ToTensor app = FastAPI() model = None # 初始化全局变量保存加载后的模型对象 @app.on_event("startup") async def load_model(): global model device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model_path = "./models/deepseek.pth" model = torch.load(model_path).to(device) @app.post("/predict/") async def predict(file: UploadFile = File(...)): img_bytes = await file.read() image = Image.open(io.BytesIO(img_bytes)) transform = ToTensor() tensor_img = transform(image).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): output = model(tensor_img.to(device)) prediction = ... # 处理输出得到最终结果 return {"prediction": prediction} ``` #### 测试与优化性能 完成上述步骤之后，可以通过发送HTTP POST请求测试新建立的服务是否正常运作。针对可能出现的速度瓶颈问题，可尝试调整批处理大小(batch size)，启用混合精度计算(mixed precision training)等方式提高效率[^3]。
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