DeepSeek本地部署及WebUI可视化教程

前言

DeepSeek是近年来备受关注的大模型之一，支持多种推理和微调场景。很多开发者希望在本地部署DeepSeek模型，并通过WebUI进行可视化交互。本文将详细介绍如何在本地环境下部署DeepSeek，并实现WebUI可视化，包括Ollama和CherryStudio的使用方法。

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一、环境准备

1. 硬件要求

• 推荐NVIDIA显卡，显存16GB及以上（如A100、3090等）
• 至少50GB磁盘空间

2. 软件要求

• 操作系统：Linux或macOS（Windows建议使用WSL2）
• Python 3.8及以上
• CUDA 11.7及以上（如需GPU加速）
• pip最新版

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二、安装依赖

# 更新pip
pip install --upgrade pip# 安装PyTorch（根据你的CUDA版本选择）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117# 安装DeepSeek相关依赖
pip install deepseek

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三、下载DeepSeek模型

你可以通过HuggingFace或DeepSeek官方仓库下载模型权重。例如：

# 以DeepSeek LLM为例
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base

或者使用transformers库直接加载：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer