🛠️ 部署前准备

开始之前，请确保你的电脑满足以下基本要求。

重要提示：

• GPU驱动：确保已安装 NVIDIA GPU 驱动和对应版本的 CUDA 工具包（推荐 CUDA 11.8 或以上）。

• 网络：首次部署需要下载模型，请保持网络稳定。模型文件较大（例如7B模型约5GB），需要耐心等待。

📦 方案A：使用 Ollama（推荐新手）

Ollama 能帮你省去复杂的环境配置，非常适合快速入门和体验。

1. 安装 Ollama
根据你的操作系统，访问 Ollama 官网下载并安装程序。

• Windows/macOS：直接运行安装包。

• Linux：在终端中运行以下命令：

  bash

  curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  [citation:1]

安装完成后，打开终端输入 ollama --version，如果显示版本号则说明安装成功。

2. 拉取并运行模型
在终端中执行以下命令，Ollama 会自动完成模型的下载和运行。

ollama run deepseek-llm:7b
[citation:1]

这里的 deepseek-llm:7b 是模型名称，你也可以根据需要替换为 deepseek-coder:7b（专为编程优化）等其他版本。

安装可视化界面（可选）
如果你不习惯在终端里对话，可以安装 Chatbox 这类图形化客户端。

1. 从 Chatbox 官网下载并安装。

2. 打开设置，将 API 类型 设置为 Ollama API，模型名称 填写为 deepseek-llm:7b。

3. 点击"检查连接"，状态正常后即可开始使用。

💻 方案B：使用 Python 代码

这种方式灵活性更高，适合需要将模型集成到自己项目中的开发者。

1. 创建 Python 环境
建议使用 Conda 创建一个独立的虚拟环境，以避免依赖包冲突。

conda create -n deepseek python=3.10
conda activate deepseek
[citation:2]

2. 安装依赖框架
主要需要安装 PyTorch 和 Transformers 库。请根据你的 CUDA 版本，从 PyTorch 官网获取对应的安装命令。

# 以 CUDA 11.8 为例
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
[citation:2]

同时安装 Hugging Face 的 Transformers 库：

pip install transformers
[citation:2]

3. 下载模型并编写代码
你可以直接从 Hugging Face 模型库下载 DeepSeek 的模型权重。

git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b
[citation:2]

然后，创建一个 Python 文件（例如 demo.py），写入以下代码来加载模型并进行推理：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载你下载的模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./deepseek-llm-7b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./deepseek-llm-7b")

# 对输入文本进行编码
input_text = "你好，请介绍一下你自己。"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# 生成回答
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)
[citation:2]

运行这个 Python 脚本，你就可以看到模型的回复了。

🔧 常见问题与解决

部署过程中你可能会遇到以下问题，这里有一些解决方法：

• ❓ 显存不足 (CUDA Out of Memory)

  • 解决方法：尝试运行参数更少的模型（例如从 7B 换为 1.5B）。或者，在代码中启用量化技术，如 4-bit 或 8-bit 加载，这可以大幅降低显存占用。

    python

    # 示例：使用bitsandbytes进行8bit量化
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./deepseek-llm-7b", load_in_8bit=True)
    [citation:2]

• ❓ 模型下载缓慢或失败

  • 解决方法：由于 Hugging Face 服务器在海外，国内用户可能下载缓慢。可以配置国内镜像源，或使用百度网盘等途径获取模型文件。

• ❓ 提示 Python 包版本冲突

  • 解决方法：强烈建议使用前文提到的 Conda 虚拟环境，并在安装时严格按照模型要求的版本安装依赖。

💡 进阶技巧

当模型成功运行起来后，你还可以尝试以下操作来提升体验：

• 性能优化：在推理时启用 FlashAttention 技术，可以提升长文本的处理速度。

• 微调模型：如果你有自己的数据集，可以使用 LoRA 等高效微调技术，在少量数据上对模型进行微调，让它更适应你的特定任务。

• 搭建 API 服务：使用 FastAPI 等框架，可以快速将你的本地模型包装成一个 HTTP API 服务，供其他应用程序调用。

  python

  from fastapi import FastAPI
  from pydantic import BaseModel
  
  app = FastAPI()
  class Query(BaseModel):
      prompt: str
  
  @app.post("/generate")
  async def generate_text(query: Query):
      # 这里填入调用你的模型进行生成的代码
      return {"response": model_output}
  [citation:4]