针对DeepSeek本地部署及微调的详细步骤与方法总结，结合了多个技术路径的实践经验与优化方案
DeepSeek与OmniParser V2配合使用实现自动化操作
部署DeepSeek不同参数规模的大模型需要差异化的硬件配置(配置选择方法)
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一、本地部署方案
1. 基于 Ollama 的轻量化部署
- 适用场景：快速启动、无需复杂配置，适合中小模型（如7B/14B/70B版本）。
- 步骤：
1. 安装Ollama：从官网下载并安装对应系统版本，Windows 用户可通过命令提示符运行安装脚本。
2. 拉取模型：运行命令ollama run deepseek-r1 下载指定模型（如deepseek-r1-7b）。
3. 界面化工具：搭配Chatbox或Open WebUI提供可视化交互界面，支持本地API调用。
- 硬件需求：
- 7B模型：8GB内存 + 支持GPU加速的显卡（如 RTX 3060）。
- 70B模型：32GB内存 + 多卡GPU（如双RTX 4090）。
2. 基于vLLM的高效推理
- 适用场景：需高性能推理服务，支持长上下文（如16K tokens）。
- 步骤：
1. Python环境配置：安装Python 3.8+并创建虚拟环境。
2.下载模型：通过ModelScope下载DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，保存至本地路径。
3. 启动推理服务：使用vLLM启动服务，指定GPU 和端口（如vllm serve /model_path --port 8102）。
4. API 调用：通过OpenAI兼容接口发送请求，示例代码见 。
3. 完整版671B MoE模型部署
- 核心难点：模型体积大（720GB原始文件），需量化压缩。
- 量化方案：
- 动态量化：使用Unsloth AI提供的1.58-bit至4-bit量化版本，体积压缩至131GB–404GB。
- 硬件需求：单台Mac Studio（192GB统一内存）或4×RTX 4090（显存 ≥ 96GB）。
- 部署步骤：
1. 下载.gguf格式的量化模型文件（如HuggingFace平台）。
2. 通过Ollama创建Modelfile，指定GPU加载层数（如num_gpu 28）。
3. 启动服务并测试推理速度（短文本生成约7-8 token/秒）。
4. 图形化工具 LM Studio
- 优势：无需命令行操作，适合新手。
- 步骤：
1. 下载并安装LM Studio，设置中文界面。
2. 下载模型文件（如DeepSeek-R1-GGUF）并存放至指定目录（三级子目录）。
3. 在客户端加载模型，调整“快速注意力”等参数优化性能。
二、模型微调方法
1. LoRA 微调（轻量级参数调整）
- 适用场景：小规模数据适配，如垂直领域适配（代码生成、算命等）。
- 步骤：
1. 数据准备：
- 格式化微调数据为instruction、input、output三列，确保JSON文件格式正确。
- 使用脚本转换多行JSON对象为有效JSON数组。
2. 加载基础模型：
from transformers import AutoModelForCausalLMmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat")
3. 配置LoRA参数：
from peft import LoraConfigconfig = LoraConfig(task_type=TaskType.CAUSAL_LM,target_modules=["q_proj", "v_proj", "down_proj"], # 关键注意力层r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.01)
4. 训练参数设置：
- 半精度训练（fp16=True）减少显存占用。
- 梯度累积（gradient_accumulation_steps=2）优化小显存设备。
2. 全量微调（需高算力）
- 适用场景：大规模数据训练，需完整调整模型参数。
- 关键点：
- 硬件需求：多卡GPU（如4×A100 80GB）。
- 优化策略：启用梯度检查点（gradient_checkpointing=True）降低显存消耗。
三、安全与效率建议
1. 硬件适配：
- 小模型（7B）：RTX 3060 + 16GB 内存。
- 大模型（671B）：Mac Studio（192GB）或云服务器（H100 GPU）。
2. 部署优化：
- 使用HuggingFace 镜像源加速模型下载（设置 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com）。
- 扩展系统交换空间以缓解内存不足问题。
3. 调试工具：
- 查看Ollama日志：
journalctl -u ollama --no-pager- 使用--verbose参数监控推理速度。
四、总结与选型建议
- 本地部署：优先选择Ollama（命令行友好）或LM Studio（图形化易用），大模型需依赖量化技术。
- 微调策略：LoRA适合轻量级任务，全量微调需高算力支持。
- 硬件门槛：根据模型规模选择设备，低配设备可尝试1.5B量化版（仅需 8GB内存）。
如需进一步优化或定制化方案，可参考具体工具的官方文档，如下所示:
vLLMhttps://github.com/vllm-project/vllmOllamahttps://ollama.com
或社区案例。
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原文始发于微信公众号（哆啦安全）：DeepSeep本地部署及微调步骤和微调方法
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