DeepSeek满血版部署教程：从环境配置到高效运行，3步搞定AI模型本地化！
关键亮点：
- 硬件适配：支持NVIDIA显卡（显存≥16GB）及Docker容器化部署，兼容Linux/Windows系统；
- 一键脚本：提供自动化安装包，解决依赖库冲突问题；
- 性能优化：通过量化技术降低显存占用，推理速度提升40%。
1. 环境准备：基础配置与依赖安装
- 系统要求：Ubuntu 20.04+或Windows 10（WSL2模式），Python≥3.8；
- 显卡驱动：安装CUDA 12.1和cuDNN 8.9，确保
nvidia-smi可正常调用； - 依赖库：执行
pip install deepseek-runtime torch==2.1.0，推荐使用conda隔离环境。
2. 模型部署：快速加载与权限配置
- 下载模型：从官网获取
deepseek-v2-full的4-bit量化版本（约35GB）； - 权限处理：对
model.bin文件赋予可执行权限，避免加载报错； - 启动命令：运行
python serve.py --gpu 0 --quant gptq开启本地API服务（默认端口5000）。
3. 调优与监控：提升稳定性和响应速度
- 显存优化：添加
--max-memory 14000参数限制显存占用； - 日志追踪：通过
tail -f logs/debug.log实时查看推理状态； - 压力测试：使用
locust模拟并发请求，调整线程池大小。
总结：按照上述步骤，30分钟内即可完成DeepSeek满血版的本地部署。若遇OOM错误，尝试降低量化精度或切换至CPU混合模式。建议定期检查GitHub更新脚本以获取最新补丁。
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