deepseek是一款强大的模型，将其部署在本地电脑可以带来诸多优势，如数据安全、处理高频任务的灵活性以及节省api调用费用等。以下是deepseek本地部署的详细教程。
在进行deepseek本地部署之前，需要确保你的系统满足以下要求：
* 操作系统：linux（推荐ubuntu 20.04或更高版本）或windows。
* python：3.8或更高版本。
* gpu：支持cuda的nvidia gpu（推荐16gb显存以上）。
* cuda：11.2或更高版本。
* cudnn：8.1或更高版本。
1. 更新系统并安装必要的依赖项：
* 在linux上，你可以使用以下命令更新系统并安装依赖：
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3-pip python3-dev python3-venv git
```
2. 创建虚拟环境：
* 为了避免依赖冲突，建议在虚拟环境中操作。使用以下命令创建并激活虚拟环境：
```bash
python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate linux
deepseek-env⁄⁄scripts⁄⁄activate windows
```
3. 安装pytorch：
* 根据你的cuda版本安装相应的pytorch。例如，cuda 11.2的安装命令如下：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu112
```
1. 克隆deepseek仓库：
* 使用git命令从github克隆deepseek的代码库：
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git
cd deepseek
```
2. 安装项目依赖：
* 进入项目目录后，安装deepseek所需的python依赖：
```bash
pip install -r requirements.txt
```
1. 下载预训练模型：
* 下载deepseek的预训练模型权重，并将其放置在`models/`目录下。你可以从官方提供的链接下载，或使用wget命令下载：
```bash
wget [官方模型链接] -o models/deepseek_model.pth
```
2. 配置环境变量：
* 设置必要的环境变量，例如模型路径和gpu设备号：
```bash
export model_path=models/deepseek_model.pth
export cuda_visible_devices=0
```
1. 启动模型推理或训练：
* 使用以下命令启动deepseek模型进行推理或训练：
```bash
python run.py --model_path $model_path --input "你的输入文本"
```
2. 测试模型：
* 通过提供输入文本来测试模型的输出：
```bash
python run.py --model_path $model_path --input "你好，deepseek！"
```
如果你觉得上述步骤过于复杂，可以使用ollama来简化deepseek的本地部署过程。ollama是一个用于管理ai模型的工具，特别适合初学者。
1. 下载安装ollama：
* 访问ollama官网，根据你的操作系统选择对应的版本（windows、macos或linux）并下载安装。
2. 使用ollama部署deepseek：
* 打开ollama官网，点击右上角的“models”，选择deepseek-r1模型，并根据你的电脑性能选择合适的参数版本（如1.5b、7b、14b等）。
* 复制安装命令，并在命令行中粘贴运行。模型将自动下载并安装。
3. 与模型对话：
* 安装完成后，你可以直接在命令行中与deepseek模型对话。输入你的问题，模型会立即给出回答。
通过以上步骤，你就可以成功地在本地电脑上部署deepseek模型了。无论是出于数据安全、处理高频任务的灵活性还是节省api调用费用的考虑，本地部署都是一个值得推荐的选择。
