DeepSeek本地部署教程

前言

DeepSeek作为一款表现出色的国内大语言模型，在自然语言处理、代码生成以及多轮对话等任务中展现出卓越的能力，吸引了众多开发者和研究者的关注。然而，在日常使用时，服务器繁忙导致的卡顿问题屡见不鲜。将DeepSeek部署到本地服务器，不仅能有效解决这一难题，还能通过域名访问，极大地提升使用便捷性。接下来，为大家呈上一份超详细、超易懂的小白版部署教程。

一、部署前准备

（一）服务器硬件要求

CPU：作为服务器的核心组件，CPU相当于人的大脑，承担着处理各种任务的重任。至少需要配备4核心的CPU，若能拥有8核心及以上，则能显著提升多任务处理能力，让模型运行更加流畅高效。比如在进行复杂文本生成或多用户同时访问时，多核心CPU可以并行处理任务，大大缩短响应时间。
内存：内存是服务器临时存储数据的区域，类似于我们日常使用的书包。至少需要16GB的内存容量，若能达到32GB及以上，服务器就能在运行模型时更快速地读取和存储数据，避免因内存不足导致的运行缓慢甚至卡顿现象。例如，当模型处理大量文本数据时，充足的内存可确保数据的快速调用，提高生成效率。
硬盘：硬盘用于长期存储数据，就像家中的大仓库。至少要保证有200GB的空闲空间，并且强烈推荐使用SSD固态硬盘。SSD的读写速度极快，相较于传统机械硬盘，能极大地缩短模型加载时间，为用户节省等待时间。以加载大型模型文件为例，SSD可能只需几秒钟，而机械硬盘则可能需要数分钟。
显卡：若期望模型运行速度快且效果好，NVIDIA GPU是理想之选，如RTX 3060及以上型号，并且显存需达到8GB及以上。对于对性能要求极高的场景，像A100、H100等专业级GPU会是更优的选择。显卡性能直接影响模型在处理大规模文本时的速度，高性能显卡能够加速计算过程，使得模型生成文本的速度大幅提升，就如同跑车与普通汽车在速度上的巨大差异。

（二）服务器软件环境

操作系统：强烈推荐使用Ubuntu 20.04及以上版本的操作系统。它就像一位稳定可靠的管家，对深度学习框架有着完善的支持，能够确保模型与各种工具之间的协同工作顺畅无阻。在Ubuntu系统中，软件资源丰富，且社区支持强大，便于用户在部署和使用过程中获取帮助。
CUDA Toolkit：这是NVIDIA GPU加速计算的必备工具，如同为GPU安装了一个“加速器”。在安装之前，务必确认显卡驱动已正确安装。用户可在终端输入nvidia-smi命令来查看驱动版本。然后，根据显卡型号和驱动版本，前往NVIDIA官方网站下载对应的CUDA Toolkit安装包。下载时，需仔细核对版本信息，确保安装包与硬件和驱动的兼容性。
cuDNN库：cuDNN库与CUDA Toolkit搭配使用，能够大幅提升深度学习计算效率，仿佛给“加速器”再次升级。在下载cuDNN库时，必须高度关注版本与CUDA Toolkit的兼容性。不兼容的版本可能导致计算效率低下甚至程序无法运行，就像穿错鞋子会影响跑步速度一样。
Python环境：需要安装Python 3.8及以上版本，并配置好虚拟环境。虚拟环境类似于一个独立的小房间，能够将不同项目的依赖包隔离开来，方便进行管理。例如，在部署DeepSeek时，虚拟环境可确保其依赖的Python包不会与其他项目的包产生冲突，提高项目的稳定性和可维护性。

（三）软件工具

我们选用LM Studio作为运行大语言模型的工具。它就像一个简单易用的操作面板，专为本地运行大语言模型而设计。LM Studio支持多种开源模型，即使您不具备复杂的代码编写能力，也能轻松加载和运行模型。同时，它还能有效保证数据的隐私和安全，让用户无后顾之忧。

二、服务器环境搭建

（一）安装依赖库

打开服务器的终端，这就如同打开了一个神奇的命令窗口。在其中输入以下命令来安装必要的依赖库：

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential python3-dev python3-pip git

sudo apt update命令用于让服务器检查是否有最新的软件信息，类似于检查是否有新的快递送达。若在执行该命令时遇到网络问题导致更新失败，您可以首先检查网络连接，确认网线是否插好，或者尝试更换软件源。更换软件源的方法是编辑/etc/apt/sources.list文件，将其中的软件源地址替换为其他可用的源，如国内的镜像源，以提高下载速度和稳定性。在安装过程中，如果提示缺少某些依赖，只需按照提示进行安装即可。例如，若提示缺少xxx，则输入sudo apt install xxx进行安装。

（二）安装CUDA Toolkit和cuDNN库

打开浏览器，访问NVIDIA官方网站。在网站上，根据自己的显卡型号和驱动版本，仔细筛选并下载对应的CUDA Toolkit安装包。这一步就如同去商场挑选适合自己脚码的鞋子，务必确保选择正确，否则可能影响后续的安装和使用。
下载完成后，返回终端，输入安装命令，例如：
```
sudo sh cuda_xxx.run
```
在安装过程中，会出现许多提示信息，就像玩游戏时的新手引导一样。请务必按照提示一步步进行配置。特别需要注意的是，在安装选项中，如果您已经安装了兼容的显卡驱动，请勿勾选再次安装，否则可能引发冲突，导致安装失败或系统出现异常。安装完成后，还需要将CUDA路径添加到系统环境变量中。具体操作是打开~/.bashrc文件，可使用nano编辑器，输入nano ~/.bashrc，然后在文件末尾添加export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}和export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}。保存并退出编辑器后，在终端输入source ~/.bashrc使配置生效。若在配置过程中出现错误，可重新打开文件进行检查和修改。
安装cuDNN库时，首先需要在NVIDIA官方网站注册一个账号，就像注册游戏账号一样。注册成功后，下载对应版本的cuDNN库压缩包。下载时，务必再次确认版本与CUDA Toolkit的适配性，以确保二者能够协同工作。
下载好压缩包后，在终端输入以下命令解压并复制文件：
```
sudo cp cudnn-xxx.tgz /usr/local/cuda/
cd /usr/local/cuda/
sudo tar -xzvf cudnn-xxx.tgz
```
在复制文件时，要确保目标目录/usr/local/cuda/存在，并且当前用户具有写入权限。若目录不存在，可使用sudo mkdir -p /usr/local/cuda/命令创建；若权限不足，可使用sudo chmod -R 777 /usr/local/cuda/命令赋予权限，但需注意权限设置的安全性。解压完成后，还需修改文件权限，输入sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*，这样其他程序才能正常访问和使用这些文件。

（三）配置Python虚拟环境

在终端输入安装虚拟环境工具的命令：
```
sudo pip install virtualenv
```
若在安装过程中出现权限问题，如提示没有权限安装，可尝试使用sudo -H pip install virtualenv命令。该命令通过提升权限，使得安装能够顺利进行。
创建一个虚拟环境，例如取名为deepseek_env，在终端输入：
```
virtualenv -p python3 deepseek_env
```
在创建过程中，如果提示找不到Python 3的路径，您可以在终端输入which python3来查看路径，然后指定正确的路径。例如，若which python3返回/usr/bin/python3，则可输入virtualenv -p /usr/bin/python3 deepseek_env。
激活虚拟环境，在终端输入：
```
source deepseek_env/bin/activate
```
激活成功后，您会发现命令行的前缀多了(deepseek_env)，这表明您已成功进入这个独立的虚拟环境，后续安装的Python包将仅作用于该环境，不会影响系统全局的Python环境。

三、安装LM Studio客户端

打开浏览器，在地址栏输入LM Studio官网地址lmstudio.ai，这就如同在地图上输入目的地。若无法访问官网，可能是网络连接存在问题。您可以检查网络连接是否正常，尝试使用其他网站能否正常访问。若网络正常仍无法访问，可尝试使用代理服务器，就像换一条道路前往目的地。设置代理的方法因操作系统而异，在Ubuntu系统中，可在系统设置的网络选项中进行代理配置。
在官网页面中，找到对应Linux操作系统的安装包。下载时，务必注意安装包与服务器操作系统版本的一致性，否则可能导致安装失败，就像穿错衣服会让人感到不适一样。例如，若服务器使用的是64位Ubuntu系统，应下载对应的64位安装包。
下载完成后，解压安装包，进入解压后的目录。在终端输入安装命令：
```
sudo dpkg -i lmstudio_xxx.deb
```
在安装过程中，如果提示缺少依赖，按照提示使用sudo apt-get install命令安装相应的依赖即可。例如，若提示缺少libxxx，则输入sudo apt-get install libxxx进行安装。安装完成后，可在应用程序列表中找到LM Studio并启动它。

四、加载DeepSeek模型

打开LM Studio后，点击右下角的设置图标（形状类似一个小齿轮）。在弹出的设置菜单中，找到“Language”选项，将语言更改为简体中文。这样在后续操作中，界面显示将为中文，更加便于理解和操作，就像将游戏语言设置为中文一样，能降低操作难度。若找不到“Language”选项，很可能是LM Studio版本过低，您可以前往官网下载最新版本进行更新。更新方法通常是在官网下载最新的安装包，然后按照安装步骤重新安装，覆盖旧版本。
加载模型有两种方式：
- 自定义模型导入：如果您能够自行获取不同版本的DeepSeek模型文件，这就如同找到了宝藏。将模型文件下载到本地后，点击LM Studio左上方的文件夹图标。在弹出的文件选择窗口中，找到您下载好的模型目录，点击导入。这种方式的优势在于可以自主选择心仪的模型，并且下载速度通常更有保障，因为您可以选择可靠的下载源。在下载模型文件时，要特别注意文件的完整性。可以通过哈希校验来确保文件未损坏，例如使用sha256sum命令计算文件的哈希值，并与官方提供的哈希值进行比对，就像检查包裹是否有破损一样，确保模型文件的准确性。
- 通过LM Studio搜索下载：若您不知道如何自行寻找模型，可在LM Studio的设置中，找到常规部分，勾选“Use LM Studio's Hugging Face”选项。然后点击左上方的搜索图标（类似一个放大镜），在搜索框中输入“deepseek”，即可搜索到各种不同版本的模型。这种方式操作简单，但下载过程可能不太稳定，就像乘坐不太稳的小船。若搜索不到模型，首先检查网络连接是否正常，确保能够正常访问Hugging Face平台。其次，查看“Use LM Studio's Hugging Face”选项是否勾选正确，若未勾选或勾选后仍无法搜索，可尝试重新启动LM Studio或检查软件版本是否存在问题。

模型参数规模选择

参数规模以B（Billion，十亿）为单位表示。数值越高，模型的复杂度越高，其理解和生成能力也越强，但同时对服务器性能的要求也越高，生成内容的速度会相应变慢，就像车辆越大，行驶速度可能越慢。

1.5B：适合刚开始体验或尝鲜的用户，模型文件大小约为3GB。不过，由于其性能相对较弱，不太推荐用于实际应用，类似于玩具车，虽然可以体验，但实用性较低。
7B：适用于普通的内容创作和开发测试场景，文件大小增加到8GB。推荐搭配16GB内存 + 8GB显存，能够满足大多数用户的基本需求，如同家用轿车，既实用又经济实惠。
8B：在7B的基础上更加精细，适用于对内容要求更高、更精确的场景，同样也适合大多数用户，就像稍微豪华一点的轿车，在性能和品质上有所提升。
14B：文件大小增加到16GB，建议配备12核CPU + 32GB内存 + 16GB显存，适用于专业及深度内容创作场景，类似于豪华跑车，性能强大，但对硬件配置要求也很高。更高的参数规模由于对硬件要求过高，且生成速度过慢，在实际应用中一般不推荐使用。

五、配置域名访问

（一）安装Nginx

在服务器终端输入以下命令安装Nginx：
```
sudo apt update
sudo apt install nginx
```
在安装过程中，如果出现依赖问题，例如提示缺少某个依赖包，可使用sudo apt-get -f install命令进行修复。该命令会自动检测并安装缺失的依赖，就像为车辆修理损坏的零件一样，确保安装过程能够顺利进行。
安装完成后，启动Nginx服务，在终端输入：
```
sudo systemctl start nginx
```
若启动失败，可在终端输入sudo systemctl status nginx命令查看错误日志。错误日志会详细记录启动失败的原因，例如可能是端口冲突、配置文件错误等。根据提示信息，针对性地解决问题，就像医生根据诊断报告为病人治病一样。
设置Nginx开机自启，在终端输入：
```
sudo systemctl enable nginx
```
执行该命令后，每次服务器开机时，Nginx服务都会自动启动，无需手动干预，方便用户随时使用。

（二）配置Nginx反向代理

编辑Nginx配置文件，例如创建一个新的配置文件deepseek.conf，在终端输入：
```
sudo nano /etc/nginx/sites-available/deepseek.conf
```
若无法使用nano编辑器，可尝试使用其他编辑器，如vim。vim编辑器功能强大，但操作方式与nano有所不同。在vim中，按i键进入插入模式进行编辑，编辑完成后按Esc键退出插入模式，然后输入:wq保存并退出。
在配置文件中添加以下内容，假设LM Studio运行在本地的8080端口：
```
server {
 listen 80;
 server_name your_domain.com; # 请将此处替换为您的域名

 location / {
     proxy_pass http://localhost:8080;
     proxy_set_header Host $host;
     proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
     proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
     proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
 }
}
```
在配置时，务必将server_name替换为自己的域名，确保proxy_pass的端口与LM Studio运行的端口一致。否则，就像寄错快递一样，无法正确访问到LM Studio服务。若不确定LM Studio运行的端口，可在LM Studio的设置中查看相关配置信息。
保存并退出配置文件，然后创建软链接使配置生效，在终端输入：
```
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/deepseek.conf /etc/nginx/sites-enabled/
```
若提示文件已存在，说明之前可能已经创建过该软链接或存在同名文件。此时，可先在终端输入sudo rm /etc/nginx/sites-enabled/deepseek.conf删除原链接，然后重新执行创建软链接的命令。
检查Nginx配置文件语法是否正确，在终端输入：
```
sudo nginx -t
```
若语法错误，根据提示仔细修改配置文件。语法错误可能是由于符号错误、缩进不当等原因导致，需要认真检查每一行配置，确保语法的准确性，就像修改作文中的错别字和语法错误一样。
若语法正确，重启Nginx服务，在终端输入：
```
sudo systemctl restart nginx
```
重启后，Nginx将加载新的配置文件，使反向代理配置生效。
（三）域名解析
在域名注册商的管理界面，将域名解析到服务器的公网IP地址。解析记录类型一般选择A记录，主机记录可以设置为@或www。@表示直接解析主域名，如example.com；www表示解析带www前缀的域名，如www.example.com。记录值填写服务器的公网IP地址。在解析时，要注意DNS服务器的选择。可以使用公共DNS服务器，如114.114.114.114或8.8.8.8 ，这些公共DNS服务器具有较高的稳定性和解析速度。解析生效的时间一般在几分钟到几小时不等，可在终端输入nslookup your_domain.com命令来检查解析是否生效。如果显示的IP地址与服务器公网IP一致，说明解析成功；若不一致或显示无法解析，则需检查域名解析设置是否正确，比如IP地址是否填写错误，或者联系域名注册商客服寻求帮助。

六、开始使用DeepSeek

完成上述所有部署步骤后，打开LM Studio，点击左上方的对话框图标，这便是与DeepSeek交互的入口，类似于打开聊天软件的对话窗口。如果图标无法点击，可能是LM Studio程序出现异常。此时，先尝试关闭LM Studio，然后在终端通过命令重新启动（如果是通过命令行安装的，可在虚拟环境激活状态下，找到LM Studio的启动脚本执行启动命令；如果是图形化安装，可在应用程序列表中再次点击启动）。若还是无法解决，检查系统日志，查看是否有相关错误提示，例如可能是缺少某些依赖库导致程序无法正常运行。
在顶部的模型选择栏中，选择之前加载好的DeepSeek模型。若模型未显示在列表中，首先确认模型加载过程是否成功完成，可查看LM Studio的日志文件（通常在软件安装目录下的log文件夹中），检查是否有加载失败的错误信息。如果是自定义模型导入，检查模型文件路径是否正确，文件是否完整无损；若是通过LM Studio搜索下载的模型，检查网络连接是否稳定，以及Hugging Face平台是否正常访问，可尝试重新下载模型。
在开始使用前，还可以在顶部的模型设置区域对上下文长度和GPU负载等参数进行调整，以优化模型的运行效果。上下文长度决定了模型能够参考的前文内容长度，较长的上下文可以让模型生成的内容更好地承接上文，但也会增加计算量和内存消耗，一般根据实际需求在几百到几千范围内调整。GPU负载设置则关乎GPU资源的分配，合理的设置能让GPU在高效运行的同时避免过热或过载。例如，如果服务器的GPU性能较强，可以适当提高GPU负载以加快模型推理速度；若GPU性能有限，过高的负载可能导致运行不稳定甚至死机。设置参数时，要逐步调整并观察模型的运行效果和服务器的性能指标（如通过nvidia - smi命令查看GPU使用率和温度），避免因参数设置不当导致模型运行出错。
模型加载完成且参数设置妥当后，在对话框中输入你想要询问的问题或需要生成内容的指令，DeepSeek即可开始工作，为你生成相应的回答或内容。通过在浏览器中输入配置好的域名，即可在任何设备上访问并使用DeepSeek。若无法访问，首先检查Nginx服务是否正常运行，可在终端输入sudo systemctl status nginx查看服务状态。如果Nginx服务正常，检查防火墙设置，确保80端口（如果使用了SSL证书，还需检查443端口）已开放。在Ubuntu系统中，可以使用ufw工具来管理防火墙，例如输入sudo ufw allow 80和sudo ufw allow 443命令开放相应端口。同时，再次确认域名解析是否生效，以及Nginx配置文件中的域名和端口设置是否正确。

七、优化教程

（一）服务器性能优化

内存优化：定期清理服务器内存，关闭不必要的后台程序。可以使用top命令查看当前运行的程序，该命令会按照CPU或内存使用率对进程进行排序展示。找到占用内存大且当前不需要的程序，记录其进程ID（PID），然后用kill -9 进程ID命令关闭该进程。例如，如果发现xxx程序占用大量内存且当前无需运行，在top命令界面查看到其PID为1234，即可输入kill -9 1234关闭该程序，释放内存资源。此外，还可以使用sysctl命令调整系统内存参数，如vm.swappiness，该参数表示系统将内存数据交换到磁盘交换空间（swap）的倾向程度，取值范围是0 - 100，可根据服务器内存使用情况适当降低该值，减少内存交换带来的性能损耗，例如输入sudo sysctl -w vm.swappiness = 10将其设置为10 。
磁盘优化：定期清理磁盘空间，删除不必要的文件。可以使用df -h命令查看磁盘使用情况，该命令会以人类可读的方式展示各个磁盘分区的总容量、已使用容量、可用容量等信息。用rm命令删除文件，例如rm -rf 文件夹名可删除指定的文件夹及其所有内容（使用rm -rf命令时需谨慎，避免误删重要文件）。对于SSD硬盘，在Linux系统下，一般不需要手动进行碎片整理，系统会自动对其进行优化，以保持良好的读写性能；对于传统机械硬盘，可以使用e4defrag工具进行碎片整理，先安装该工具（在Ubuntu中可使用sudo apt - get install e4defrag命令安装），然后输入e4defrag /dev/sda1（将/dev/sda1替换为实际需要整理的硬盘分区）对指定分区进行碎片整理，提高磁盘读写速度。
CPU优化：合理分配CPU资源，避免CPU过度负载。可以使用nice命令调整程序的优先级，nice值的范围是 - 20（最高优先级）到19（最低优先级），默认值为0。例如，nice -n 10 程序命令表示以优先级10运行程序命令，数字越大优先级越低，这样可以让重要的程序获得更多的CPU资源。另外，对于支持多线程的程序，合理设置线程数也能优化CPU使用效率。比如在运行DeepSeek相关程序时，如果服务器CPU核心数较多，可以适当增加线程数，但要注意不要超过CPU核心数过多，以免造成资源竞争反而降低性能。

（二）模型效果优化

参数调整：根据实际使用场景，调整模型的上下文长度、温度等参数。上下文长度前面已提及，它影响模型对前文的记忆能力。温度参数则影响生成内容的随机性，取值范围一般在0 - 1之间，温度越高，生成内容越随机多样，但也可能出现逻辑连贯性变差的情况；温度越低，生成内容越保守、更具确定性，但可能会显得较为单调。例如，在进行创意写作时，可以适当提高温度值（如0.8 - 1.0），激发模型的创造力；在进行知识问答或需要准确回复的场景中，可将温度设置得较低（如0.5 - 0.7），确保回答的准确性和逻辑性。
模型微调：如果有特定的应用场景，可以使用自己的数据对模型进行微调，让模型更贴合需求。不过这需要一定的技术基础和数据准备。首先，要准备高质量的数据集，数据应与目标应用场景相关且标注准确。然后，使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）提供的工具和接口进行微调操作。在微调过程中，需要设置合适的训练参数，如学习率、训练轮数等，这些参数的选择会影响微调的效果和速度。同时，要注意防止过拟合现象，可通过交叉验证、正则化等方法进行控制。微调后的模型能够在特定领域表现得更加出色，提供更符合用户期望的结果。

八、常见问题与解决方案

下载速度慢：可以修改LM Studio的配置文件，将默认的Hugging Face镜像替换为国内镜像，以提高下载速度。具体操作是找到LM Studio的配置文件（一般在软件安装目录下的config文件夹中，不同操作系统和安装方式可能略有差异），使用文本编辑器打开，查找与镜像源相关的配置项（可能是HF_HOME或HF_MIRROR等类似的变量），将其值修改为国内的镜像地址，如https://mirror.sjtu.edu.cn/hugging - face/ 。修改完成后保存文件，重新启动LM Studio使设置生效。此外，也可以检查网络环境，尝试更换网络连接，比如从WiFi切换到有线网络，或者联系网络服务提供商提升网络带宽。
模型加载失败：首先确保模型文件的扩展名是.gguf，如果文件格式不正确，模型肯定无法加载。然后检查LM Studio是否为最新版本，旧版本可能存在兼容性问题导致无法加载模型，可前往官网下载最新版本进行更新。同时，检查模型文件的路径是否正确，权限是否足够。若路径错误，重新指定正确的模型文件路径；若权限不足，使用chmod命令修改文件权限，例如chmod 755 模型文件名.gguf赋予文件适当的读取和执行权限。另外，如果模型文件过大，服务器内存不足也可能导致加载失败，可尝试增加服务器内存或选择较小规模的模型。
运行速度慢/GPU未调用：确认是否安装了最新的CUDA驱动，旧版本的驱动可能无法充分发挥GPU性能甚至导致GPU无法被调用。可前往NVIDIA官方网站，根据显卡型号和操作系统下载最新的驱动程序，安装完成后重启服务器。还可以检查CUDA环境变量配置是否正确，再次确认~/.bashrc文件中添加的CUDA路径和库路径是否准确无误，可通过echo $PATH和echo $LD_LIBRARY_PATH命令查看环境变量值是否包含CUDA相关路径。此外，使用nvidia - smi命令查看GPU使用情况，确认GPU是否被其他程序占用，如果被占用，关闭占用GPU的程序，释放GPU资源。
域名访问失败：检查Nginx配置是否正确，仔细核对deepseek.conf配置文件中的server_name是否为正确的域名，proxy_pass的端口是否与LM Studio运行的端口一致，配置文件中的语法是否有错误（可通过sudo nginx - t命令检查）。域名解析是否生效，再次使用nslookup your_domain.com命令检查解析结果。以及服务器防火墙是否开放了80端口（如果使用SSL，还需检查443端口），如前文所述，在Ubuntu系统中可以使用ufw工具进行端口开放设置。如果以上都正常，检查服务器的网络连接是否稳定，是否存在网络故障导致无法对外提供服务。

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