Deep Seek的本地部署
Jerry Wang
2025-03-24
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首先，我应该了解DeepSeek是什么，它是一个什么类型的模型？从名字来看，可能是一个深度求索的模型，用于一些特定的任务，比如对话系统或者搜索。
接下来，用户提到的是本地部署，所以应该是指导如何在本地服务器上部署这个模型。这通常包括几个步骤：准备环境、安装依赖、搭建模型架构、配置参数、训练模型以及运行服务。
我需要详细考虑每一步的具体操作，可能涉及到的工具和库。例如，PyTorch是一个常见的深度学习框架，所以可能会使用它来加载模型。还有，模型转换器如 ollama能帮助将预训练模型转换为服务器端部署的格式，这样可以在本地进行推理。
然后是配置参数部分，比如选择模型权重路径、设备（CPU或GPU）、是否启用混合精度等等。这些都是用户在安装过程中需要做出的选择，应该以注释的方式说明，让用户可以根据自己的情况调整。
关于模型架构和训练代码，可能需要用户提供一些基本的结构，比如如何定义模型类和加载数据集。这有助于用户理解整体架构，并根据自己的需求进行修改。
最后，运行服务部分涉及到启动服务器、配置参数服务器、监听端口以及设置安全策略。这些步骤确保模型可以在本地高效运行并提供给客户端使用。
另外，还要提醒用户注意事项，比如处理磁盘空间、硬件要求、依赖安装和调试问题，这些都是在部署过程中常见的挑战，需要提前考虑。
总结一下，我应该按照从环境准备到部署服务的流程，逐步引导用户完成DeepSeek模型的本地部署。同时，每一步都要详细且清晰，确保用户能够顺利执行并解决遇到的问题。
Ollama 可让你轻松在本地运行大语言模型。
- Linux 或 macOS：在终端执行以下命令来安装 Ollama：
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
- Windows：从 Ollama 官网 下载 Windows 安装包，然后按安装向导完成安装。
安装好 Ollama 后，启动服务。在终端输入以下命令：
ollama serve
这会开启一个本地服务，默认端口是 11434。
借助 Ollama 下载 DeepSeek 模型。以 deepseek-coder-1.7b 为例，在终端运行：
ollama pull deepseek-coder:1.7b
拉取模型后，你能在CMD或者终端运行以下命令启动模型：
ollama run deepseek-coder:1.7b
Chatbox 是一个方便的大语言模型交互界面。
- 打开 Chatbox。
- 点击设置图标，选择 “模型源”。
- 新增一个模型源，设置名称（如 “本地 Ollama”），URL 设为
http://localhost:11434（这是 Ollama 服务的默认地址）。
- 保存设置后，Chatbox 就能检测到 Ollama 提供的模型。
- 在 Chatbox 界面的模型选择下拉框中，选择刚刚拉取的 DeepSeek 模型（如
deepseek-coder:6.7b）。
- 在输入框输入问题，点击发送即可与模型交互。
- GPU 加速：若系统有 NVIDIA GPU，可通过设置环境变量来启用 GPU 加速。例如在 Linux 系统中，设置
NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all 后运行 Ollama 服务。
- 模型选择：除了
deepseek-coder-6.7b，你还能根据需求下载其他 DeepSeek 模型，只需在 ollama pull 和 ollama run 命令里替换相应的模型名称
按照上述操作，你就可以在本地使用ollama和chatbox一起部署的DeepSeek大模型了
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