本地部署DeepSeek ，解决服务繁忙-51CTO.COM

前言

最近在使用deepseek，还是很不错，代码能力强，还是完全开源的。不过有个小问题，用户量过大，时不时就遇到服务繁忙了。聊着聊着就断网了一样，确实有点小难过。不过，有问题就解决问题，本地化部署就是一个解决方案。

方案一：

1. 环境准备

要部署的本地环境满足以下要求：

操作系统：Linux、Windows 或 macOS
Python 版本：3.7 或更高版本
硬件要求：至少 8GB RAM，推荐 16GB 或更高；GPU 支持（可选，但推荐用于加速）

2. 安装依赖

首先，安装必要的 Python 包：

ounter(line
pip install torch transformers flask

3. 下载 DeepSeek 模型

从 Hugging Face 或其他来源下载 DeepSeek 模型：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

4. 创建本地 API 服务

使用 Flask 创建一个简单的 API 服务：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
from flask import Flask, request, jsonify
import torch


app = Flask(__name__)


@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    data = request.json
    input_text = data.get('input_text', '')
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    response_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return jsonify({'response': response_text})


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

5. 运行服务

在终端中运行以下命令启动服务：

ounter(line
python app.py

6. 测试 API

使用 curl 或 Postman 测试 API：

ounter(line
curl -X POST http://localhost:5000/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{"input_text": "你好"}'

7. 优化与扩展

GPU 加速：如果有 GPU，可以启用 CUDA 支持：

ounter(line
  model = model.to('cuda')

负载均衡：如果预计有高并发请求，可以考虑使用负载均衡器（如 Nginx）和多个服务实例。

8. 监控与维护

日志记录：确保记录所有请求和错误，便于排查问题。
定期更新：定期更新模型和依赖包，以获取最新功能和性能优化。

方案二

安装客户端CherryStudio 是一个常见的本地开发工具或集成开发环境（IDE），用于管理和运行 AI 模型或其他项目。以下是如何安装和使用 CherryStudio 的详细步骤：

1. 确认 CherryStudio 的来源

首先，请确认您提到的 CherryStudio 是来自哪个平台或开发者。通常，这类工具会提供官方网站或 GitHub 仓库。以下假设它是一个通用的本地开发工具。

2. 下载 CherryStudio

访问 CherryStudio 的官方网站或 GitHub 仓库，下载适用于您操作系统的安装包。

Windows：下载 .exe 或 .msi 安装文件。
macOS：下载 .dmg 或 .pkg 安装文件。
Linux：下载 .tar.gz 或 .deb 文件。

3. 安装 CherryStudio

根据您的操作系统，按照以下步骤进行安装：

Windows

双击下载的 .exe 或 .msi 文件。
按照安装向导的提示完成安装。
安装完成后，启动 CherryStudio。

macOS

打开下载的 .dmg 文件。
将 CherryStudio 应用程序拖到 Applications 文件夹中。
双击启动 CherryStudio。

Linux

解压下载的 .tar.gz 文件：

ounter(line
tar -xzf CherryStudio.tar.gz

进入解压后的目录并运行安装脚本（如果有）：

ounter(lineounter(line
  cd CherryStudio
   ./install.sh

启动 CherryStudio：

ounter(line
./CherryStudio

4. 配置 CherryStudio

安装完成后，启动 CherryStudio 并进行必要的配置：

设置 Python 环境：

在 CherryStudio 中，找到设置或偏好设置菜单。
指定 Python 解释器的路径（确保是 Python 3.7 或更高版本）。

安装依赖包：

如果 CherryStudio 支持终端或插件，可以直接在工具中安装依赖：

ounter(line
pip install torch transformers flask

3.加载 DeepSeek 模型：

将 DeepSeek 模型文件放置在项目目录中。
在 CherryStudio 中导入模型并配置相关参数。

5. 运行 DeepSeek 模型

在 CherryStudio 中，您可以通过以下步骤运行 DeepSeek 模型：

创建新项目：

在 CherryStudio 中创建一个新项目，并选择适当的模板（如 Python 项目）。

导入模型：

将 DeepSeek 模型文件导入到项目中。

编写代码：

在项目中编写代码来调用和运行模型。例如：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
	from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm")
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm")


     input_text = "你好"
     inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
     outputs = model.generate(**inputs)
     response_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
     print(response_text)

4.运行项目：

点击运行按钮或使用快捷键来执行代码。

6. 测试与调试

使用 CherryStudio 提供的调试工具来测试和调试您的代码。您可以设置断点、查看变量值等。

7. 部署与优化

一旦您确认模型在 CherryStudio 中运行正常，可以考虑将其部署到生产环境中。您可以使用 Flask API 服务或其他部署方式。

8. 监控与维护

定期监控模型的性能，并根据需要进行优化和更新。CherryStudio 可能还提供了一些监控工具来帮助您完成这些任务。

deepseek 的优势

1. 代码能力强，特别是 DeepSeek-Coder

DeepSeek-Coder 是目前最强的开源代码模型之一，可以媲美 GPT-4 Turbo 和 Claude 2.

训练了 1.4 万亿代码 token，对主流编程语言支持良好（Python、JavaScript、C++、Java、Go 等）。
代码补全、代码解释、代码优化比较强，适合开发者使用。
在 HumanEval、MBPP（代码评测基准）上接近 GPT-4 的表现。

🆚 DeepSeek-Coder vs. ChatGPT 代码能力

能力	DeepSeek-Coder	ChatGPT-4
代码补全	🟢 强（接近 GPT-4）	🟢 更全面
代码生成	🟢 适合开发者	🟢 更通用
代码调试	🟡 还需优化	🟢 更稳定

适用场景：

写前端代码（Vue、React、UniApp）
代码优化、重构
自动生成工具函数、API 调用

2. 完全开源，免费可本地部署

DeepSeek 的所有模型（DeepSeek-Coder、DeepSeek-LLaMA）都是免费开源的，不像 OpenAI 需要付费订阅。

模型参数开放，可以自己优化、微调、量化。
可本地部署，对隐私数据更安全，特别适合企业和科研人员。
无 API 限制，不像 OpenAI 有速率限制（rate limit）。

🆚 DeepSeek vs. GPT-4 API

对比点	DeepSeek	GPT-4
开源	✅ 是	❌ 否
本地部署	✅ 支持	❌ 仅云端
价格	✅ 免费	❌ 需订阅
定制微调	✅ 可以	❌ 受限

适用场景：

不想依赖 OpenAI，想自己训练 AI
公司内部使用 AI，避免数据泄露
科研或 AI 研究，想自定义模型

3. 适合中文任务，中文理解比 LLaMA 更好

DeepSeek-LLaMA 在中文任务上比 Meta 的 LLaMA-2 更强，特别是中文问答、写作、翻译等任务。

训练数据包含大量中文，不像 LLaMA 主要是英文数据集。
代码 + 自然语言能力兼顾，适合技术写作、文档整理。
在中文 MMLU 评测（类似人类考试）中，比 LLaMA-2 更强。

🆚 DeepSeek vs. LLaMA-2（中文能力）

能力	DeepSeek-LLaMA	LLaMA-2
中文阅读理解	🟢 强	🟡 一般
中文问答	🟢 适合	🔴 差
代码能力	🟢 强	🟡 一般

4. 推理速度快，支持 GGUF 量化，适合本地部署

DeepSeek 对硬件要求相对较低，并且可以使用 GGUF 量化来降低显存需求。

支持 GGUF 格式，在低端 GPU 上也能运行（RTX 3060 可跑 6.7B 量化版）。
推理优化，比 LLaMA-2 更快，适合本地部署。
支持 vLLM 加速，如果有强 GPU（4090 以上），可以极大提高推理速度。

🆚 DeepSeek vs. 其他开源模型（本地部署）

模型	推理速度	显存需求	本地优化
DeepSeek 6.7B	🟢 快	6GB+	✅ GGUF / vLLM
LLaMA-2 7B	🟡 一般	8GB+	✅ 可优化
Mistral 7B	🟢 快	6GB+	✅ GGUF

适用场景：想在 PC 或本地服务器上跑 AI 低显存（8GB GPU）用户希望加速 AI 任务，提高响应速度

5. 未来发展潜力大

DeepSeek 背后的团队在大模型、代码 AI、开源优化方面持续发力，未来可能推出更多强大版本，甚至挑战 GPT-4 级别的 AI。

已有 DeepSeek-Coder、DeepSeek-LLaMA，可能会推出 70B 级别的增强版。
国内企业可以用 DeepSeek 代替 GPT-4 API，降低成本。
未来可能在 AI 搜索、AI 编程助手等领域发力。