DEEPSEEK 大模型本地部署教程-大董学社-教程技术资源分享

一、前期准备

硬件要求：

- 显卡：建议使用 NVIDIA GPU，如 RTX 30 系列及以上，以保证模型运行的效率。例如，RTX 3080 在处理大规模数据时能提供不错的性能表现。

- 内存：至少 32GB，若要处理复杂任务，64GB 及以上更佳。

- 存储：准备至少 50GB 的可用磁盘空间，用于存储模型文件和相关数据。

软件环境：

- 操作系统：推荐使用 Linux 系统，如 Ubuntu 20.04 及以上版本，其对深度学习相关工具和库的兼容性较好。

- Python 环境：安装 Python 3.8 及以上版本，可通过官方网站下载安装包进行安装，安装过程中记得勾选添加到系统环境变量。

- 安装 CUDA 和 cuDNN：这两个工具是 NVIDIA GPU 加速计算的重要依赖，根据你的显卡型号和驱动版本，从 NVIDIA 官方网站下载对应的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 版本进行安装。

二、下载 DEEPSEEK 模型

访问 DEEPSEEK 官方模型下载页面，需要注意的是，可能需要注册账号并同意相关使用协议后才能进行下载。

根据自己的需求选择合适的模型版本，如基础版、强化版等，点击下载链接，将模型文件下载到本地指定目录，例如 “/home/user/deepseek_model”。

三、安装依赖库

创建一个新的 Python 虚拟环境，打开终端，输入以下命令：

python3 -m venv deepseek_env

source deepseek_env/bin/activate

安装依赖库，使用 pip 命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio transformers datasets accelerate

这些库是运行 DEEPSEEK 模型所必需的，其中transformers库提供了对模型的加载和调用接口，datasets库用于处理训练和测试数据，accelerate库则能加速模型的训练和推理过程。

四、本地部署步骤
解压下载好的 DEEPSEEK 模型文件，在终端中进入模型文件所在目录，执行解压命令：

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tar -xvf deepseek_model.tar.gz

编写部署脚本，创建一个新的 Python 文件，例如 “deploy_deepseek.py”，在文件中编写以下代码：

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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“/home/user/deepseek_model”)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“/home/user/deepseek_model”)

# 输入文本
input_text = “你好”
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors=’pt’).input_ids

# 生成文本
output = model.generate(input_ids)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

请根据实际的模型文件路径修改from_pretrained中的路径。
3. 运行部署脚本，在终端中执行以下命令：
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python deploy_deepseek.py

运行成功后，你将看到模型根据输入文本生成的输出结果。
五、常见问题及解决方法
模型加载失败：可能是模型路径错误或模型文件不完整。仔细检查模型路径是否正确，重新下载模型文件并确保下载完整。
依赖库版本冲突：如果在安装依赖库或运行脚本时出现版本冲突问题，可以尝试升级或降级相关库的版本，例如使用pip install –upgrade package_name或pip install package_name==specific_version来解决。
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# 升级numpy库
pip install –upgrade numpy
# 安装指定版本的pandas库
pip install pandas==1.3.5

CUDA out of memory：如果出现这个错误，说明显卡内存不足。可以尝试减少输入文本的长度，或者降低模型的运行精度，例如使用半精度（FP16）运行模型，在加载模型时添加torch_dtype=torch.float16参数：

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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“/home/user/deepseek_model”, torch_dtype=torch.float16)
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通过以上步骤，你就可以在本地成功部署 DEEPSEEK 大模型，开始体验其强大的语言处理能力了。在部署过程中如果遇到其他问题，欢迎随时查阅相关文档或向技术社区求助。

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