前言

最近在使用deepseek，還是很不錯，代碼能力強，還是完全開源的。不過有個小問題，用戶量過大，時不時就遇到服務繁忙了。聊著聊著就斷網了一樣，確實有點小難過。 不過，有問題就解決問題，本地化部署就是一個解決方案。

方案一：

1. 環(huán)境準備

要部署的本地環(huán)境滿足以下要求：

• 操作系統(tǒng)：Linux、Windows 或 macOS
• Python 版本：3.7 或更高版本
• 硬件要求：至少 8GB RAM，推薦 16GB 或更高；GPU 支持（可選，但推薦用于加速）

2. 安裝依賴

首先，安裝必要的 Python 包：

ounter(line
pip install torch transformers flask

3. 下載 DeepSeek 模型

從 Hugging Face 或其他來源下載 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. 創(chuàng)建本地 API 服務

使用 Flask 創(chuàng)建一個簡單的 API 服務：

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. 運行服務

在終端中運行以下命令啟動服務：

ounter(line
python app.py

6. 測試 API

使用 curl 或 Postman 測試 API：

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

7. 優(yōu)化與擴展

• GPU 加速：如果有 GPU，可以啟用 CUDA 支持：

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

• 負載均衡：如果預計有高并發(fā)請求，可以考慮使用負載均衡器（如 Nginx）和多個服務實例。

8. 監(jiān)控與維護

• 日志記錄：確保記錄所有請求和錯誤，便于排查問題。
• 定期更新：定期更新模型和依賴包，以獲取最新功能和性能優(yōu)化。

方案二

安裝客戶端CherryStudio 是一個常見的本地開發(fā)工具或集成開發(fā)環(huán)境（IDE），用于管理和運行 AI 模型或其他項目。以下是如何安裝和使用 CherryStudio 的詳細步驟：

1. 確認 CherryStudio 的來源

首先，請確認您提到的 CherryStudio 是來自哪個平臺或開發(fā)者。通常，這類工具會提供官方網站或 GitHub 倉庫。以下假設它是一個通用的本地開發(fā)工具。

2. 下載 CherryStudio

訪問 CherryStudio 的官方網站或 GitHub 倉庫，下載適用于您操作系統(tǒng)的安裝包。

• Windows：下載 .exe 或 .msi 安裝文件。
• macOS：下載 .dmg 或 .pkg 安裝文件。
• Linux：下載 .tar.gz 或 .deb 文件。

3. 安裝 CherryStudio

根據(jù)您的操作系統(tǒng)，按照以下步驟進行安裝：

Windows

1. 雙擊下載的 .exe 或 .msi 文件。
2. 按照安裝向導的提示完成安裝。
3. 安裝完成后，啟動 CherryStudio。

macOS

1. 打開下載的 .dmg 文件。
2. 將 CherryStudio 應用程序拖到 Applications 文件夾中。
3. 雙擊啟動 CherryStudio。

Linux

• 解壓下載的 .tar.gz 文件：

ounter(line
tar -xzf CherryStudio.tar.gz

• 進入解壓后的目錄并運行安裝腳本（如果有）：

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

• 啟動 CherryStudio：

ounter(line
./CherryStudio

4. 配置 CherryStudio

安裝完成后，啟動 CherryStudio 并進行必要的配置：

1. 設置 Python 環(huán)境：

• 在 CherryStudio 中，找到設置或偏好設置菜單。
• 指定 Python 解釋器的路徑（確保是 Python 3.7 或更高版本）。

2. 安裝依賴包：

• 如果 CherryStudio 支持終端或插件，可以直接在工具中安裝依賴：

ounter(line
pip install torch transformers flask

3.加載 DeepSeek 模型：

• 將 DeepSeek 模型文件放置在項目目錄中。
• 在 CherryStudio 中導入模型并配置相關參數(shù)。

5. 運行 DeepSeek 模型

在 CherryStudio 中，您可以通過以下步驟運行 DeepSeek 模型：

1. 創(chuàng)建新項目：

• 在 CherryStudio 中創(chuàng)建一個新項目，并選擇適當?shù)哪０澹ㄈ?Python 項目）。

2. 導入模型：

• 將 DeepSeek 模型文件導入到項目中。

3. 編寫代碼：
   

• 在項目中編寫代碼來調用和運行模型。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.運行項目：

• 點擊運行按鈕或使用快捷鍵來執(zhí)行代碼。

6. 測試與調試

使用 CherryStudio 提供的調試工具來測試和調試您的代碼。您可以設置斷點、查看變量值等。

7. 部署與優(yōu)化

一旦您確認模型在 CherryStudio 中運行正常，可以考慮將其部署到生產環(huán)境中。您可以使用 Flask API 服務或其他部署方式。

8. 監(jiān)控與維護

定期監(jiān)控模型的性能，并根據(jù)需要進行優(yōu)化和更新。CherryStudio 可能還提供了一些監(jiān)控工具來幫助您完成這些任務。

deepseek 的優(yōu)勢

1. 代碼能力強，特別是 DeepSeek-Coder

DeepSeek-Coder 是目前最強的開源代碼模型之一，可以媲美 GPT-4 Turbo 和 Claude 2.

• 訓練了 1.4 萬億代碼 token，對主流編程語言支持良好（Python、JavaScript、C++、Java、Go 等）。
• 代碼補全、代碼解釋、代碼優(yōu)化 比較強，適合開發(fā)者使用。
• 在 HumanEval、MBPP（代碼評測基準）上接近 GPT-4 的表現(xiàn)。

?? DeepSeek-Coder vs. ChatGPT 代碼能力

適用場景：

• 寫前端代碼（Vue、React、UniApp）
• 代碼優(yōu)化、重構
• 自動生成工具函數(shù)、API 調用

2. 完全開源，免費可本地部署

DeepSeek 的所有模型（DeepSeek-Coder、DeepSeek-LLaMA）都是免費開源的，不像 OpenAI 需要付費訂閱。

• 模型參數(shù)開放，可以自己優(yōu)化、微調、量化。
• 可本地部署，對隱私數(shù)據(jù)更安全，特別適合企業(yè)和科研人員。
• 無 API 限制，不像 OpenAI 有速率限制（rate limit）。

?? DeepSeek vs. GPT-4 API

適用場景：

• 不想依賴 OpenAI，想自己訓練 AI
• 公司內部使用 AI，避免數(shù)據(jù)泄露
• 科研或 AI 研究，想自定義模型

3. 適合中文任務，中文理解比 LLaMA 更好

DeepSeek-LLaMA 在中文任務上比 Meta 的 LLaMA-2 更強，特別是中文問答、寫作、翻譯等任務。

• 訓練數(shù)據(jù)包含大量中文，不像 LLaMA 主要是英文數(shù)據(jù)集。
• 代碼 + 自然語言能力兼顧，適合技術寫作、文檔整理。
• 在 中文 MMLU 評測（類似人類考試）中，比 LLaMA-2 更強。

?? DeepSeek vs. LLaMA-2（中文能力）

4. 推理速度快，支持 GGUF 量化，適合本地部署

DeepSeek 對硬件要求相對較低，并且可以使用 GGUF 量化來降低顯存需求。

• 支持 GGUF 格式，在低端 GPU 上也能運行（RTX 3060 可跑 6.7B 量化版）。
• 推理優(yōu)化，比 LLaMA-2 更快，適合本地部署。
• 支持 vLLM 加速，如果有強 GPU（4090 以上），可以極大提高推理速度。

?? DeepSeek vs. 其他開源模型（本地部署）

適用場景：想在 PC 或本地服務器上跑 AI 低顯存（8GB GPU）用戶 希望加速 AI 任務，提高響應速度

5. 未來發(fā)展?jié)摿Υ?/h3>

DeepSeek 背后的團隊在 大模型、代碼 AI、開源優(yōu)化 方面持續(xù)發(fā)力，未來可能推出更多強大版本，甚至挑戰(zhàn) GPT-4 級別的 AI。

• 已有 DeepSeek-Coder、DeepSeek-LLaMA，可能會推出 70B 級別的增強版。
• 國內企業(yè)可以用 DeepSeek 代替 GPT-4 API，降低成本。
• 未來可能在 AI 搜索、AI 編程助手等領域發(fā)力。