安装 DeepSeek 教程

DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列开源大语言模型，支持多种任务场景，可在本地部署运行。本文将指导您如何在不同操作系统上安装和运行 DeepSeek 模型。

1. 系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、macOS 12+、Linux（Ubuntu 20.04+ 推荐）
• GPU（可选但推荐）：NVIDIA 显卡，显存 ≥ 8GB（用于运行较大模型）
• CPU 模式也可运行，但速度较慢
• Python 3.9 或更高版本

2. 安装步骤

2.1 安装 Python 与依赖

确保已安装 Python，并升级 pip：

python -m pip install --upgrade pip

2.2 安装 transformers 与 accelerate

pip install transformers accelerate torch

2.3 下载 DeepSeek 模型

您可以从 Hugging Face 下载官方模型，例如 deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base", trust_remote_code=True)

2.4 运行推理

加载模型后，即可进行文本生成：

inputs = tokenizer("def fibonacci(n):", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

3. 常见问题

• 显存不足？ 尝试使用量化版本（如 GGUF 格式）配合 llama.cpp 运行。
• 下载缓慢？ 可使用镜像站或设置代理加速 Hugging Face 访问。
• 报错 “trust_remote_code”？ DeepSeek 部分模型需启用该参数，请勿省略。

4. 资源链接

• DeepSeek 官方 Hugging Face 页面
• DeepSeek GitHub 仓库