- DeepSeek 是由 杭州深度求索公司 推出的 免费开源人工智能助手，具备强大的文本生成、代码编程与逻辑推理能力，支持多语言交互与文件处理，因其模型轻量化和高效的特点，非常适合本地部署。我们可以在自己的电脑环境中运行这些模型，从而在保证数据隐私的同时，充分利用本地计算资源，降低对第三方云服务的依赖。此外，DeepSeek 的开源策略也为开发者提供了更多的灵活性，使他们能够根据具体业务场景对模型进行二次开发和优化，进一步提升模型的适用性和性能。
- 现在，您可以通过本篇教程，来自己动手安装一个属于自己的AI小助手，来实现更具有个性化的功能和帮助。
- 1.环境配置
- 本地部署 DeepSeek 模型需要搭建适合的运行环境，包括操作系统、编程语言、依赖库等。
- 推荐系统：Linux（如 Ubuntu 20.04/22.04、CentOS 7/8）或 Windows 10/11。
- Linux 系统对深度学习框架的支持更好，且资源利用率更高；Windows 适合不熟悉 Linux 的用户，但可能需要额外的配置。
- 编程语言方面，DeepSeek 模型通常基于 Python 开发，推荐使用 Python 3.8 或更高版本。
- DeepSeek 的模型可能基于 Pytorch 实现，需要安装 Pytorch（推荐版本 1.12 或更高）。
- 安装Python：
- 如果模型基于 TensorFlow，需要安装 TensorFlow（推荐版本 2.10 或更高）。
- 安装TensorFlow：
- 安装其他依赖库(Transformers ：用于加载和运行大语言模型)：
- 安装其他常用库：
- 容器化支持（可选）：
- 安装Docker：为了方便环境隔离和部署，可以使用 Docker 容器化技术。
- 2.硬件配置
- CPU: 推荐至少 16 核 CPU（如 Intel Xeon 或 AMD EPYC 系列）。
- GPU: 小型模型:至少16G显存|中型模型:至少24G显存|大型模型:至少40G显存
- 确保安装电脑已安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包（推荐 CUDA 11.7 或更高版本）。
- 内存：小型模型:至少32GB RAM|中型模型:至少64GB RAM|大型模型:至少128GB RAM
- SSD：至少 1TB NVMe SSD，用于快速加载模型和数据。
- 模型规模与硬件需求：
- 以下是DeepSeek所有模型的详细比较及配置要求的表格/模型规模与硬件需求：
- 1.Ollama安装与配置
- 自定义安装路径:
- Ollama 环境变量配置参考：
注：
- 表示允许所有IP访问
- 即30分钟，支持单位：(秒)、(分)、(小时)
- 路径禁止包含中文或特殊字符,建议单独划分存储分区（如D盘）
- 配置方法：：
- 搜索”环境变量” → 编辑系统环境变量
- 在”系统变量”区域新建/修改对应变量
- 执行 /刷新策略
- 服务状态验证：
- 正常状态应显示为”RUNNING”
- 1.模型仓库解析
- 2.模型下载进阶操作
- 3.模型管理命令集
注：
- 参数说明：
- ：提交哈希值（如a1b2c3d）
- ：模型名称（格式：）
- 使用提示：
- 输入命令时移除尖括号
- 会清除无关联模型的缓存数据
- 命令可查看所有已下载模型
- 1.GPU加速配置
- 2.多模型并行方案
- 3.API接口安全配置
- 1.Chatbox AI配置要点
- 连接地址：http://localhost:11434
- 认证方式：Bearer Token验证
- 高级参数设置：
- 2. 监控仪表板搭建
- 推荐使用Grafana+Prometheus组合：
- 部署Prometheus采集器
- 配置Ollama exporter
- 导入官方监控模板（ID：13739）
- 1.量化压缩方案：
- 2.内存优化策略：
- 启用分页注意力机制
- 配置交换空间预加载
- 3.硬件加速方案：
- 启用INT8量化
- 部署TensorRT推理引擎
- 1.访问控制列表（ACL）配置：
- 2.审计日志配置：
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