【人工智能模型部署】DeepSeek本地部署与WebUI可视化：基于Text Generation WebUI及vLLM的多种实...

内容概要：本文介绍了四种方式来实现 DeepSeek 的本地部署及 WebUI 可视化。第一种是利用开源项目 Text Generation WebUI 实现，包含安装 WebUI、下载 DeepSeek 模型以及启动 WebUI 的具体步骤。第二种是采用 vLLM + FastAPI 构建 API 和 WebUI，通过 vLLM 提供高性能推理服务并用 Gradio 或 Streamlit 创建交互界面。第三种为直接使用 Hugging Face Transformers 加载模型进行推理，适用于不需要 WebUI 的场景。最后一种是借助 LM Studio，在 Windows 或 macOS 系统上通过加载特定格式的 DeepSeek 模型实现本地运行聊天界面。; 适合人群：对深度学习模型部署有一定了解的技术人员，特别是对大模型本地部署感兴趣的开发者。; 使用场景及目标：①希望在本地环境中快速搭建 DeepSeek 模型并实现可视化交互的用户；②寻求高效能推理服务同时需要简单 WebUI 的开发者；③仅需使用 DeepSeek 模型进行推理而无需额外界面支持的研究人员或工程师；④想要在 Windows 或 macOS 上轻松部署 DeepSeek 模型并进行测试的个人用户。; 阅读建议：本文提供了多种部署方案，读者可以根据自己的实际需求和技术栈选择最合适的部署方式。对于每种方法，文中都给出了详细的步骤指导，建议按照步骤逐一操作，并确保环境配置正确无误。