以下是针对零基础用户的本地部署 DeepSeek 大模型 的极简教程，从安装到运行只需几步：

1. 准备工作

硬件要求

• 显卡：NVIDIA 显卡（至少 8GB 显存，如 RTX 3060 或更高）。
• 存储空间：至少 30GB 可用空间（模型文件很大）。

软件要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 macOS/Linux。
• 安装 Python：前往 Python官网 下载并安装 Python 3.10，安装时勾选 Add Python to PATH。

2. 安装必要工具

(1) 安装 Git（用于下载模型）

• Windows：下载 Git for Windows，全部默认选项安装。
• Mac：终端输入 brew install git（需提前安装 Homebrew）。

(2) 安装 Git LFS（大文件下载工具）

安装完 Git 后，打开命令行（Windows 用户打开 CMD 或 PowerShell），输入：

bash

复制

git lfs install

3. 下载模型文件

步骤一：注册 Hugging Face 账号

1. 访问 Hugging Face 官网 注册账号。
2. 登录后，访问 DeepSeek 模型页面，找到你需要的模型（例如 deepseek-llm-7b-base）。

步骤二：申请模型权限

点击模型页面的 Request Access 按钮，填写申请理由（简单写“个人学习使用”即可），等待通过（通常几分钟）。

步骤三：下载模型

申请通过后，在模型页面找到 Clone Repository 的链接（类似
https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base），然后在命令行输入：

bash

复制

git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base

（下载时间较长，模型约 15GB，确保网络稳定）

4. 安装 Python 依赖

打开命令行，依次输入以下命令：

bash

复制

# 安装 PyTorch（深度学习框架）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 安装 Transformers 库（用于加载模型）
pip install transformers accelerate sentencepiece

5. 运行模型（极简版）

(1) 创建脚本文件

新建一个文本文件 deepseek_demo.py，用记事本或 VS Code 打开，粘贴以下代码：

python

复制

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 模型路径（替换为你下载的模型文件夹路径）
model_path = "./deepseek-llm-7b-base"

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")

# 输入问题
prompt = "如何做西红柿炒鸡蛋？"

# 生成回答
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print("回答：", answer)

(2) 运行脚本

在命令行中，进入脚本所在目录，输入：

bash

复制

python deepseek_demo.py

6. 常见问题解决

问题1：显存不足

• 方案1：改用更小模型（如 deepseek-llm-1.3b）。
• 方案2：在代码中添加量化加载（修改模型加载行）：
• python
• 复制
• model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", load_in_4bit=True # 4bit量化，显存需求减半 )

问题2：下载模型太慢

• 方案：使用国内镜像（需在 Hugging Face 页面手动下载 model.safetensors 和配置文件，放入模型文件夹）。

问题3：Python 报错

• 方案：确保安装了所有依赖：
• bash
• 复制
• pip install --upgrade torch transformers

最终效果

运行成功后，你会看到类似输出：

复制

回答： 如何做西红柿炒鸡蛋？  
1. 准备食材：西红柿2个、鸡蛋3个、葱花少许、盐和糖适量。
2. 鸡蛋打散，加少许盐搅拌均匀；西红柿切块。
3. 热锅倒油，倒入鸡蛋液，炒至凝固后盛出。
4. 重新热油，爆香葱花，加入西红柿翻炒出汁。
5. 加入鸡蛋，加盐和糖调味，翻炒均匀即可。

附：小白友好提示

• 如果遇到错误，直接复制错误信息到百度/Google 搜索，90%的问题已有解决方案。
• 模型首次运行会较慢（需要加载到显存），后续会变快。
• 想用聊天交互界面？可用 Gradio 快速搭建（需额外安装 pip install gradio）。