本地部署DeepSeek完整教程 | 解决服务器未响应问题 - 全能老王技术分享

为什么选择本地部署DeepSeek？

近期不少用户反馈，使用云端DeepSeek服务时频繁遇到“服务器未响应”问题，严重影响工作效率。为此，全能老王建议通过本地部署解决这一痛点。本地部署不仅能规避服务器拥堵风险，还能根据需求自定义算力资源，尤其适合长期开发者或高频使用者。

准备工作：本地部署DeepSeek的必备条件

1. 硬件要求

• 至少16GB内存（推荐32GB以上）

• NVIDIA显卡（显存8GB+，支持CUDA 11.0及以上）

• 50GB可用存储空间（用于模型文件及依赖库）

2. 软件环境

• 操作系统：Ubuntu 20.04+/CentOS 7+

• 安装Python 3.8+、Git、Docker（可选）

• 确保已配置NVIDIA驱动和CUDA工具包

分步教学：本地部署DeepSeek全流程

步骤1：获取DeepSeek模型文件

Bash# 从官方仓库克隆代码（备用链接见文末）git clone https://github.com/deepseek-Ai/deepseek-source.gitcd deepseek-source && mkdir models

步骤2：安装依赖项

Bash# 创建Python虚拟环境python -m venv deepseek-envsource deepseek-env/bin/activate# 安装PyTorch与依赖库pip install torch==1.12.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
pip install -r requirements.txt

步骤3：配置模型参数

编辑 config.yaml 文件，重点修改：

Yamldevice: "cuda:0"  # 指定GPU设备max_memory: 24000 # 根据显存调整（单位MB）api_port: 8000    # 避免与本地服务冲突

步骤4：启动本地服务

Bash# 后台运行服务并记录日志nohup python app.py > deepseek.log 2>&1 &

步骤5：验证部署

通过curl测试服务状态：

Bashcurl -X POST http://localhost:8000/api/query -d '{"prompt": "你好DeepSeek"}'

若返回JSON格式结果，则说明部署成功！

常见问题排查（全能老王实测解决方案）

1. 服务启动后无响应

• 检查端口占用：lsof -i:8000

• 查看日志报错：tAil -f deepseek.log

2. CUDA内存不足报错

• 降低max_memory数值

• 添加交换空间：sudo fallocate -l 8G /swapfile && sudo mkswap /swapfile

3. 依赖项冲突
   建议使用Docker隔离环境：

Bashdocker pull pytorch/pytorch:1.12.1-cuda11.3-cudnn8-runtimedocker run -it --gpus all -p 8000:8000 -v $(pwd):/app pytorch/pytorch:1.12.1-cuda11.3-cudnn8-runtime