​​DeepSeek的代码可以在本地环境或云端服务器运行，具体取决于部署方式。​​ 本地部署需通过克隆GitHub仓库、配置Python环境及依赖库完成，支持Linux/Windows/macOS系统；云端运行则可通过API调用或托管服务实现。​​关键亮点​​包括：​​GPU加速优化​​、​​多平台兼容性​​以及​​灵活的API集成能力​​，满足从开发测试到生产级应用的需求。

1. ​​本地运行​​
   通过git clone命令获取官方仓库代码后，需配置Python虚拟环境并安装PyTorch、Transformers等依赖库。支持CPU/GPU模式，显存不足时可启用量化技术（如8-bit/4-bit）降低资源占用。启动方式包括直接执行脚本或调用预训练模型接口，例如：

   python复制
   from deepseek import DeepSeekModel
   model = DeepSeekModel()
   result = model.predict("输入数据")

2. ​​云端部署​​
   若需快速调用，可部署为API服务（如使用Flask/FastAPI框架），通过HTTP请求访问。示例：

   bash复制
   python app.py --port 8000 --device cuda  # 启动GPU服务

   或直接调用托管平台的DeepSeek服务，省去环境配置步骤。

3. ​​性能优化​​

   • ​​GPU加速​​：需匹配CUDA版本与PyTorch，通过nvidia-smi验证环境；
   • ​​分布式计算​​：结合Dask或Ray实现多节点并行；
   • ​​Docker封装​​：简化依赖管理，提升部署一致性。

​​总结​​：DeepSeek的代码运行场景多样，开发者可根据需求选择本地或云端方案。建议优先测试GPU性能，并定期更新模型版本以兼容最新框架。遇到依赖冲突时，使用pip freeze锁定库版本可减少问题。