本地部署DeepSeek ，解决服务繁忙
前言最近在使用deepseek，还是很不错，代码能力强，还是完全开源的。不过有个小问题，用户量过大，时不时就遇到服务繁忙了。聊着聊着就断网了一样，确实有点小难过。 不过，有问题就解决问题，本地化部署就是一个解决方案。
方案一：
1. 环境准备
要部署的本地环境满足以下要求：
[*]操作系统：Linux、Windows 或 macOS
[*]Python 版本：3.7 或更高版本
[*]硬件要求：至少 8GB RAM，推荐 16GB 或更高；GPU 支持（可选，但推荐用于加速）
2. 安装依赖
首先，安装必要的 Python 包：
ounter(linepip install torch transformers flask
[*]1.
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3. 下载 DeepSeek 模型
从 Hugging Face 或其他来源下载 DeepSeek 模型：
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "deepseek-ai/deepseek-llm"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
[*]1.
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4. 创建本地 API 服务
使用 Flask 创建一个简单的 API 服务：
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom flask import Flask, request, jsonifyimport torchapp = Flask(__name__)@app.route('/generate', methods=['POST'])def generate(): data = request.json input_text = data.get('input_text', '') inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) response_text = tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True) return jsonify({'response': response_text})if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
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5. 运行服务
在终端中运行以下命令启动服务：
ounter(linepython app.py
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6. 测试 API
使用 curl 或 Postman 测试 API：
ounter(linecurl -X POST http://localhost:5000/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{"input_text": "你好"}'
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7. 优化与扩展
[*]GPU 加速：如果有 GPU，可以启用 CUDA 支持：
ounter(linemodel = model.to('cuda')
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[*]负载均衡：如果预计有高并发请求，可以考虑使用负载均衡器（如 Nginx）和多个服务实例。
8. 监控与维护
[*]日志记录：确保记录所有请求和错误，便于排查问题。
[*]定期更新：定期更新模型和依赖包，以获取最新功能和性能优化。
方案二
安装客户端CherryStudio 是一个常见的本地开发工具或集成开发环境（IDE），用于管理和运行 AI 模型或其他项目。以下是如何安装和使用 CherryStudio 的详细步骤：
1. 确认 CherryStudio 的来源
首先，请确认您提到的 CherryStudio 是来自哪个平台或开发者。通常，这类工具会提供官方网站或 GitHub 仓库。以下假设它是一个通用的本地开发工具。
2. 下载 CherryStudio
访问 CherryStudio 的官方网站或 GitHub 仓库，下载适用于您操作系统的安装包。
[*]Windows：下载 .exe 或 .msi 安装文件。
[*]macOS：下载 .dmg 或 .pkg 安装文件。
[*]Linux：下载 .tar.gz 或 .deb 文件。
3. 安装 CherryStudio
根据您的操作系统，按照以下步骤进行安装：
Windows
[*]双击下载的 .exe 或 .msi 文件。
[*]按照安装向导的提示完成安装。
[*]安装完成后，启动 CherryStudio。
macOS
[*]打开下载的 .dmg 文件。
[*]将 CherryStudio 应用程序拖到 Applications 文件夹中。
[*]双击启动 CherryStudio。
Linux
[*]解压下载的 .tar.gz 文件：
ounter(linetar -xzf CherryStudio.tar.gz
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[*]进入解压后的目录并运行安装脚本（如果有）：
ounter(lineounter(linecd CherryStudio ./install.sh
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[*]启动 CherryStudio：
ounter(line./CherryStudio
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4. 配置 CherryStudio
安装完成后，启动 CherryStudio 并进行必要的配置：
[*]设置 Python 环境：
[*]在 CherryStudio 中，找到设置或偏好设置菜单。
[*]指定 Python 解释器的路径（确保是 Python 3.7 或更高版本）。
[*]安装依赖包：
[*]如果 CherryStudio 支持终端或插件，可以直接在工具中安装依赖：
ounter(linepip install torch transformers flask
[*]1.
[*]2.
3.加载 DeepSeek 模型：
[*]将 DeepSeek 模型文件放置在项目目录中。
[*]在 CherryStudio 中导入模型并配置相关参数。
5. 运行 DeepSeek 模型
在 CherryStudio 中，您可以通过以下步骤运行 DeepSeek 模型：
[*]创建新项目：
[*]在 CherryStudio 中创建一个新项目，并选择适当的模板（如 Python 项目）。
[*]导入模型：
[*]将 DeepSeek 模型文件导入到项目中。
[*]
编写代码：
[*]在项目中编写代码来调用和运行模型。例如：
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm") input_text = "你好" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) response_text = tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True) print(response_text)
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4.运行项目：
[*]点击运行按钮或使用快捷键来执行代码。
6. 测试与调试
使用 CherryStudio 提供的调试工具来测试和调试您的代码。您可以设置断点、查看变量值等。
7. 部署与优化
一旦您确认模型在 CherryStudio 中运行正常，可以考虑将其部署到生产环境中。您可以使用 Flask API 服务或其他部署方式。
8. 监控与维护
定期监控模型的性能，并根据需要进行优化和更新。CherryStudio 可能还提供了一些监控工具来帮助您完成这些任务。
deepseek 的优势
1. 代码能力强，特别是 DeepSeek-Coder
DeepSeek-Coder 是目前最强的开源代码模型之一，可以媲美 GPT-4 Turbo 和 Claude 2.
[*]训练了 1.4 万亿代码 token，对主流编程语言支持良好（Python、JavaScript、C++、Java、Go 等）。
[*]代码补全、代码解释、代码优化 比较强，适合开发者使用。
[*]在 HumanEval、MBPP（代码评测基准）上接近 GPT-4 的表现。
🆚 DeepSeek-Coder vs. ChatGPT 代码能力
能力
DeepSeek-Coder
ChatGPT-4
代码补全
🟢 强（接近 GPT-4）
🟢 更全面
代码生成
🟢 适合开发者
🟢 更通用
代码调试
🟡 还需优化
🟢 更稳定
适用场景：
[*]写前端代码（Vue、React、UniApp）
[*]代码优化、重构
[*]自动生成工具函数、API 调用
2. 完全开源，免费可本地部署
DeepSeek 的所有模型（DeepSeek-Coder、DeepSeek-LLaMA）都是免费开源的，不像 OpenAI 需要付费订阅。
[*]模型参数开放，可以自己优化、微调、量化。
[*]可本地部署，对隐私数据更安全，特别适合企业和科研人员。
[*]无 API 限制，不像 OpenAI 有速率限制（rate limit）。
🆚 DeepSeek vs. GPT-4 API
对比点
DeepSeek
GPT-4
开源
✅ 是
❌ 否
本地部署
✅ 支持
❌ 仅云端
价格
✅ 免费
❌ 需订阅
定制微调
✅ 可以
❌ 受限
适用场景：
[*]不想依赖 OpenAI，想自己训练 AI
[*]公司内部使用 AI，避免数据泄露
[*]科研或 AI 研究，想自定义模型
3. 适合中文任务，中文理解比 LLaMA 更好
DeepSeek-LLaMA 在中文任务上比 Meta 的 LLaMA-2 更强，特别是中文问答、写作、翻译等任务。
[*]训练数据包含大量中文，不像 LLaMA 主要是英文数据集。
[*]代码 + 自然语言能力兼顾，适合技术写作、文档整理。
[*]在 中文 MMLU 评测（类似人类考试）中，比 LLaMA-2 更强。
🆚 DeepSeek vs. LLaMA-2（中文能力）
能力
DeepSeek-LLaMA
LLaMA-2
中文阅读理解
🟢 强
🟡 一般
中文问答
🟢 适合
🔴 差
代码能力
🟢 强
🟡 一般
4. 推理速度快，支持 GGUF 量化，适合本地部署
DeepSeek 对硬件要求相对较低，并且可以使用 GGUF 量化来降低显存需求。
[*]支持 GGUF 格式，在低端 GPU 上也能运行（RTX 3060 可跑 6.7B 量化版）。
[*]推理优化，比 LLaMA-2 更快，适合本地部署。
[*]支持 vLLM 加速，如果有强 GPU（4090 以上），可以极大提高推理速度。
🆚 DeepSeek vs. 其他开源模型（本地部署）
模型
推理速度
显存需求
本地优化
DeepSeek 6.7B
🟢 快
6GB+
✅ GGUF / vLLM
LLaMA-2 7B
🟡 一般
8GB+
✅ 可优化
Mistral 7B
🟢 快
6GB+
✅ GGUF
适用场景：想在 PC 或本地服务器上跑 AI 低显存（8GB GPU）用户 希望加速 AI 任务，提高响应速度
5. 未来发展潜力大
DeepSeek 背后的团队在 大模型、代码 AI、开源优化 方面持续发力，未来可能推出更多强大版本，甚至挑战 GPT-4 级别的 AI。
[*]已有 DeepSeek-Coder、DeepSeek-LLaMA，可能会推出 70B 级别的增强版。
[*]国内企业可以用 DeepSeek 代替 GPT-4 API，降低成本。
[*]未来可能在 AI 搜索、AI 编程助手等领域发力。
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