人工智能丨在本地部署属于自己的 DeepSeek 模型，搭建 AI 应用平台 - 软件测试

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1. 环境准备

操作系统：建议使用 Linux（如 Ubuntu 20.04）或 macOS。
硬件要求：
- CPU：至少 8 核。
- GPU：推荐 NVIDIA GPU（如 RTX 3060 及以上），并安装 CUDA 和 cuDNN。
- 内存：至少 16GB，推荐 32GB 或以上。
- 存储：至少 50GB 可用空间（SSD 优先）。
软件依赖：
- Python 3.8 或以上。
- Docker（用于容器化部署）。
- Git（用于代码管理）。

2. 获取 DeepSeek 模型

访问 DeepSeek 的官方 GitHub 仓库或相关资源，下载预训练模型权重和配置文件。

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-model.git
cd deepseek-model

下载模型权重文件（如 deepseek_model.pth）并放置到指定目录。

3. 安装依赖

创建 Python 虚拟环境：

python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate

安装必要的 Python 库：
bash

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers flask uvicorn fastapi

4. 部署模型 API

使用 FastAPI 或 Flask 搭建模型 API 服务。以下是一个简单的 FastAPI 示例：

from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
app = FastAPI()
# 加载模型和分词器
model_path = "./deepseek-model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
@app.post("/generate")
async def generate_text(prompt: str, max_length: int = 100):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=max_length)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return {"response": response}

保存为 api.py，然后启动服务：

uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8000

测试 API：

curl -X POST "http://localhost:8000/generate" -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "你好，DeepSeek", "max_length": 50}'

5. 使用 Docker 容器化部署

创建 Dockerfile：

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install --no-cache-dir torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
RUN pip install --no-cache-dir transformers fastapi uvicorn
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "api:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

构建 Docker 镜像：

docker build -t deepseek-api .

运行 Docker 容器：

docker run -d --name deepseek-container -p 8000:8000 deepseek-api

6. 搭建前端交互界面（可选）

使用 HTML + JavaScript 或 React/Vue 等框架搭建前端界面，调用 API 实现交互。
示例 HTML 页面：

<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
  <h1>DeepSeek 本地部署</h1>
  <textarea id="prompt" rows="4" cols="50"></textarea><br>
  <button onclick="generate()">生成文本</button>
  <pre id="response"></pre>
  <script>
    async function generate() {
      const prompt = document.getElementById("prompt").value;
      const response = await fetch("http://localhost:8000/generate", {
        method: "POST",
        headers: { "Content-Type": "application/json" },
        body: JSON.stringify({ prompt, max_length: 100 }),
      });
      const data = await response.json();
      document.getElementById("response").innerText = data.response;
    }
</script>
</body>
</html>

7. 优化与扩展

性能优化：使用 GPU 加速推理，或部署多实例负载均衡。
模型微调：根据自己的数据集微调 DeepSeek 模型。
安全性：为 API 添加身份验证（如 JWT）和速率限制。

8. 常见问题排查

模型加载失败：检查模型路径和权重文件是否正确。
API 无法访问：确保端口未被占用，防火墙允许访问。
GPU 未启用：检查 CUDA 和 cuDNN 是否正确安装。

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1. 环境准备

2. 获取 DeepSeek 模型

3. 安装依赖

4. 部署模型 API

5. 使用 Docker 容器化部署

6. 搭建前端交互界面（可选）

7. 优化与扩展

8. 常见问题排查