企业内网部署DeepSeek需全链路本地化：一、硬件与系统——用CUDA 12.1+ GPU（≥24GB显存）、Ubuntu 22.04 LTS；二、容器化运行——挂载本地模型路径并启动Docker服务；三、API网关启用双向TLS认证；四、RBAC权限控制，按角色限制接口访问；五、集成AD/LDAP或OAuth2统一认证。
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如果您计划将 DeepSeek 模型部署于企业内网环境，需绕过公有云服务依赖，实现模型权重、推理服务、API 网关及权限管控的全链路本地化控制。以下是完成该目标的具体配置路径：
一、准备符合要求的硬件与操作系统环境
私有化部署需确保底层基础设施满足模型加载与并发推理的资源阈值，避免因内存带宽不足或显存容量受限导致服务启动失败或响应延迟。系统须为长期稳定运行提供基础支撑。
1、选用支持 CUDA 12.1+ 的 NVIDIA GPU 服务器，单卡显存不低于 24GB（推荐 A10 或 A100）。
2、操作系统安装 Ubuntu 22.04 LTS，禁用 Snap 服务并关闭 UEFI 安全启动。
3、部署前执行 nvidia-smi -q | grep "CUDA Version" 验证驱动与 CUDA 版本兼容性。
二、构建隔离的模型运行时容器
通过容器化封装模型服务及其全部依赖项，可消除宿主机环境差异，保障多节点部署行为一致性，并支持网络策略与资源配额的精细化控制。
1、从官方 GitHub 仓库克隆 deepseek-llm-docker 项目，进入 docker/compose 目录。
2、修改 docker-compose.yml 中的 MODEL_PATH 变量为本地挂载路径，例如 /data/models/deepseek-v2.5/。
3、执行 docker compose up -d --build 启动服务，使用 docker ps | grep deepseek 确认容器状态为 healthy。
三、配置双向 TLS 认证的 API 网关
企业级访问需阻断未授权调用，仅允许持有有效证书的内部业务系统接入，防止模型接口被越权调用或批量抓取。
1、使用 OpenSSL 生成 CA 根证书，并为每个调用方签发唯一 client.crt 和 client.key。
2、在网关配置文件中启用 mutual TLS，设置 ssl_client_certificate 指向 CA 证书路径，ssl_verify_client on 强制校验。
3、将 client.crt 嵌入各业务系统的 HTTP 客户端配置，调用时必须携带该证书发起 HTTPS 请求。
四、启用基于角色的细粒度权限控制
不同部门对模型能力的使用范围存在差异，需按职能划分调用权限，例如法务部仅可触发合同条款解析模块，而研发部可访问完整代码生成接口。
1、在 config/auth.yaml 中定义 role: legal、role: dev 两类角色，并为每类角色分配对应的 endpoint 白名单。
2、修改 inference_server.py，在请求解析阶段读取 Header 中的 X-User-Roles 字段，匹配预设策略表。
3、对非法 endpoint 访问返回 HTTP 403 状态码，并记录至 audit.log，字段包含客户端 IP、时间戳与拒绝原因。
五、集成企业统一身份认证系统
避免维护独立账号体系，复用现有 AD/LDAP 或 OAuth2.0 认证源，确保员工离职后权限自动失效，降低人工同步风险。
1、在 auth/config.py 中配置 LDAP_SERVER_URL、BIND_DN 与 SEARCH_BASE 参数，指向企业域控地址。
2、启用 JWT Token 签发流程：用户登录后，服务端调用 LDAP 进行 bind 验证，成功则生成含 role 声明的 JWT。
3、所有后续 API 请求需在 Authorization Header 中携带 Bearer
