本地部署DeepSeek教程

产品大法师

• 2025年2月6日上午10:16 • 人工智能 • 阅读 1208

如果你想在本地部署DeepSeek，下面为你提供详细教程，以在Linux系统使用Ollama工具部署为例：

前提条件

硬件要求：至少需要具备一定显存的NVIDIA GPU（例如16GB及以上），以确保模型能够正常加载和运行。同时，CPU和内存也需要有较好的配置，建议内存16GB以上。
软件要求：安装好CUDA和cuDNN以支持GPU加速，同时需要安装Docker，因为Ollama依赖于Docker进行容器化部署。

步骤一：安装Ollama

下载并安装Ollama
打开终端，运行以下命令下载并安装Ollama：

curl https://ollama.ai/install.sh | sh

该命令会从Ollama官方网站下载安装脚本并执行，将Ollama安装到系统中。

验证安装
安装完成后，运行以下命令验证Ollama是否安装成功：

ollama version

如果成功显示Ollama的版本信息，则说明安装成功。

步骤二：拉取DeepSeek模型

在终端中运行以下命令拉取DeepSeek模型：

ollama pull deepseek

该命令会从Ollama的模型库中下载DeepSeek模型到本地。下载时间可能会根据网络速度和模型大小而有所不同。

步骤三：运行DeepSeek模型

启动交互式会话
使用以下命令启动一个与DeepSeek模型的交互式会话：

ollama run deepseek

运行该命令后，你可以在终端中输入问题，按回车键后模型会输出相应的回答。

通过API使用模型（可选）
如果你想通过API的方式使用DeepSeek模型，可以使用以下Python代码示例：

import requests

data = {
    "model": "deepseek",
    "prompt": "请介绍一下DeepSeek模型"
}

response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json=data)
print(response.json()["response"])

上述代码向Ollama的API接口发送一个请求，请求使用DeepSeek模型回答关于介绍DeepSeek模型的问题，并打印出模型的回答。

步骤四：配置与优化（可选）

调整模型参数：你可以通过修改Ollama的配置文件来调整模型的参数，如温度、最大令牌数等，以获得不同风格和长度的回答。配置文件通常位于~/.ollama/config.toml。
GPU加速：确保你的系统已经正确配置了CUDA和cuDNN，Ollama会自动检测并使用GPU进行加速。