DeepSeek 私有化部署步骤
时间: 2025-03-01 10:01:14 浏览: 110
### DeepSeek 私有化部署教程
#### 环境准备
为了顺利进行DeepSeek的私有化部署,需先完成腾讯云HAI实例配置工作。这一步骤确保有足够的计算资源来支持后续的操作[^1]。
#### 部署方式介绍
##### 方法一:通过 Chatbot UI 使用 DeepSeek
此方法适用于希望通过图形界面快速上手的新用户。只需按照指引,在界面上输入必要的参数即可实现模型调用和对话测试等功能。
##### 方法二:利用 Cloud Studio 编辑器集成开发环境
对于习惯于在线IDE工作的开发者来说,这是一个不错的选择。可以在云端创建项目文件夹,并直接在里面编写代码与管理依赖项,极大地方便了日常调试过程中的版本控制需求。
##### 方法三:借助 Jupyter Lab 实现交互式编程体验
适合那些偏好笔记本风格的工作流的研究人员和技术爱好者们。它允许使用者在同一页面内混合展示文字说明、Python脚本以及可视化图表等内容,非常适合用于教学演示或探索性数据分析场景。
#### 模型下载流程
一旦选择了合适的运行平台之后,则可以着手准备具体的模型加载事宜:
1. **进入Prepare容器**
执行命令`kubectl exec -n deepseek | awk 'NR>1 {print $1}' | grep prepare ) bash -n deepseek`以获得对目标Pod内部Shell访问权限[^2]。
2. **安装 Hugging Face 工具库**
接下来要做的就是确保环境中已经包含了最新版的 `pip install huggingface` ,以便能够顺利完成接下来的数据获取任务。
3. **下载指定版本的 DeepSeek V3 模型**
最后一步便是实际执行下载动作:`huggingface-cli download --resume-download deepseek-ai/DeepSeek-V3 --local-dir /model/deepseek-ai/DeepSeek-V3`. 此处指定了断点续传机制(`--resume-download`) 和本地存储路径 (`--local-dir`). 这样即使中途遇到网络波动也不必担心整个传输过程会被迫中断重试.
#### 解决常见问题
如果在尝试上传自定义文档至 AnyThing LLM 平台的过程中遇到了持续性的进度条卡顿现象, 可能是因为当前使用的 Embedder 组件并不完全兼容所选语言处理模块 (即 Deepseek). 由于两者之间存在着一定的技术差异(比如不同的嵌入算法), 因而建议调整相关设置或者寻找官方提供的替代方案来克服这一障碍[^3].
```bash
# 示例代码片段: 如何切换到正确的embedder插件
anything_llm_config = {
"embedder": "deepseek_embedder", # 更改为匹配Deepseek的服务端名称
}
```
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