centos deepseek 离线安装

### DeepSeek 的离线安装方案 DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的大规模语言模型，其部署通常依赖于 Python 和一系列机器学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）。要在 CentOS 上实现 DeepSeek 的离线安装，需解决以下几个核心问题： #### 1. 安装环境准备 CentOS 系统的离线包管理可以通过 `yum` 工具完成。如果目标主机无法连接互联网，则可以先在联网环境中下载所需的 RPM 包及其依赖项，并将其传输到目标主机。 ```bash # 使用 yumdownloader 下载所需软件包及其依赖关系 yum install -y yum-utils yumdownloader --resolve <package_name> ``` 此命令会将指定软件包以及所有必要的依赖项保存为 `.rpm` 文件[^2]。这些文件随后可复制至无网络连接的目标主机并执行本地安装。 #### 2. Python 及虚拟环境配置 DeepSeek 需要特定版本的 Python 运行时支持。推荐使用 Anaconda/Miniconda 来创建隔离的 Python 虚拟环境，以便更好地管理和分发依赖库。 - **Anaconda/Miniconda 离线安装** - 在有网环境下通过官网获取对应平台的 Miniconda 安装脚本。 - 将该脚本拷贝至目标服务器后运行如下指令完成初始化设置： ```bash bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc ``` - 创建独立的工作区用于加载 DeepSeek 所需组件： ```bash conda create -n deepseek_env python=3.9 conda activate deepseek_env ``` #### 3. 模型及相关工具链的离线部署 对于 DeepSeek 自身以及其他深度学习框架 (PyTorch/TensorFlow)，可通过 pip 编译 wheel 文件形式提供给未联网设备使用。 - 利用 pip download 命令预先抓取所有的必需品存档副本： ```bash pip download transformers torch datasets accelerate -d /path/to/offline/packages/ ``` 上述操作将在指定目录下生成一组 .whl/.tar.gz 类型档案，它们包含了各个模块连同次级关联项目的一揽子解决方案[^3]。 之后，在断开因特网接入状况下的计算节点里激活先前定义好的 conda zone 后实施批量引入动作： ```bash cd /path/to/offline/packages/ pip install *.whl ``` #### 4. 数据集与预训练权重处理 除了基础架构外，实际应用过程中还需要考虑数据源同步事宜。建议提前把官方发布的 checkpoint 提取出放置固定位置供后续调用程序检索定位。 例如假设已经取得 ds_model_v1.zip ，那么解压后的结构应当类似于这样: ``` /deepseek_models/ ├── config.json ├── pytorch_model.bin └── tokenizer_config.json ... ``` 最后确认路径变量指向正确即可正常启动推理服务或者微调流程。 --- ### 总结说明 综上所述，针对 CentOS 平台上的 DeepSeek 离线布置工作主要围绕操作系统层面的基础支撑构建、Python 生态圈维护优化以及具体 AI 组件实例化三个维度展开论述。每一步骤都强调了如何克服缺乏在线资源访问权限所带来的挑战，从而达成预期效果。