今天咱们就来唠唠怎么在本地部署DeepSeek这个宝藏模型！全程保姆级教程，就算你是刚入门的小白也能跟着操作，不过先说好哈，显卡最好有8G显存起步，内存16G以上才带得动哦~（搓手手）
—-[段落分割线]—-
首先咱们要【搭建基础环境】，这事儿就像盖房子得先打地基！掏出你的命令行工具（Windows用户推荐用PowerShell），咱们先装Python 3.8+版本。敲个python --version确认下版本，要是老古董系统自带的Python2.x，赶紧去官网下新的！（啪嗒啪嗒敲键盘中）
接着安装必须的库，重点来了：
bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 # CUDA版 pip install transformers>=4.26.0 datasets accelerate
（哎哟喂！这里要注意CUDA版本和显卡驱动匹配啊！N卡用户记得装对应版本的驱动，A卡…emmm建议洗洗睡吧，目前支持确实不太友好）
—-[段落分割线]—-
第二步是【获取模型权重】，这就好比去菜市场买食材！先去DeepSeek官网申请权限（需要注册账号），通过后会收到下载链接。推荐用huggingface的下载工具：
bash
git lfs install git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-7B
（等等！下载几十G的模型文件时记得检查硬盘空间！要是下到一半卡住，可以用git lfs pull --include "*.bin"续传）
—-[段落分割线]—-
接下来是【配置文件调教环节】，这里最容易翻车！找到config.json文件，重点检查这几个参数：
json
"hidden_size": 4096, "num_attention_heads": 32, "max_position_embeddings": 2048
（敲黑板！显存不够的话可以把batch_size改小，比如从4改成1。要是遇到CUDA out of memory，先别摔键盘，试试fp16混合精度模式！）
—-[段落分割线]—-
最后上【测试代码】，咱们整个活！新建个demo.py：
python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./DeepSeek-7B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./DeepSeek-7B")
input_text = "北京的特色美食是"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
（跑起来跑起来！第一次加载模型可能要等几分钟，风扇狂转是正常现象~ 要是看到输出乱码，八成是tokenizer没加载对路径）
—-[段落分割线]—-
【避坑指南】最后唠叨几句：
- 看到
ImportError先检查是不是缺了accelerate库 - 内存泄漏的话试试
model.eval()切到推理模式 - 想要更快推理速度可以上vLLM加速框架
- 记得用
nvidia-smi监控显存占用 - 中文输出有问题的话检查tokenizer有没有加载
added_tokens.json
（叮咚~看到这里你已经打败了80%的部署失败者！）要是还遇到问题，去GitHub issues区翻翻，十有八九有人踩过同样的坑。最后说句实在话，本地部署大模型就像养电子宠物，费电费显卡还费头发，但跑通的那一刻真的超有成就感啊！（溜了溜了，显卡开始冒烟了…）
原创文章，作者：ceqinnet，如若转载，请注明出处：https://www.qince.net/xbbdb.html
