在本地部署屬於自己的DeepSeek模型，搭建AI應用平臺

搭建屬於自己的 DeepSeek 本地部署環境，需要結合模型部署、API 介面搭建以及前端互動等步驟。以下是詳細的流程：

1. 環境準備

作業系統：建議使用 Linux（如 Ubuntu 20.04）或 macOS。
硬體要求：

CPU：至少 8 核。
GPU：推薦 NVIDIA GPU（如 RTX 3060 及以上），並安裝 CUDA 和 cuDNN。
記憶體：至少 16GB，推薦 32GB 或以上。
儲存：至少 50GB 可用空間（SSD 優先）。

軟體依賴：

Python 3.8 或以上。
Docker（用於容器化部署）。
Git（用於程式碼管理）。

2. 獲取 DeepSeek 模型

訪問 DeepSeek 的官方 GitHub 倉庫或相關資源，下載預訓練模型權重和配置檔案。

bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-model.gitcd deepseek-model
下載模型權重檔案（如 deepseek_model.pth）並放置到指定目錄。

3. 安裝依賴

建立 Python 虛擬環境：

bash
python3-m venv deepseek-envsourcedeepseek-env/bin/activate
安裝必要的 Python 庫：

bash

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113pip install transformers flask uvicorn fastapi

4. 部署模型 API

使用 FastAPI 或 Flask 搭建模型 API 服務。以下是一個簡單的 FastAPI 示例：

python

from fastapi import FastAPIfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerimport torchapp = FastAPI()# 載入模型和分詞器model_path = "./deepseek-model"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)@app.post("/generate")asyncdefgenerate_text(prompt: str, max_length: int = 100): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=max_length) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)return {"response": response}

儲存為 api.py，然後啟動服務：

bash

uvicornapi:app--host 0.0.0.0--port 8000

測試 API：

bash

curl -X POST "http://localhost:8000/generate" -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "你好，DeepSeek", "max_length": 50}'

5. 使用 Docker 容器化部署

建立 Dockerfile：

FROM python:3.8-slimWORKDIR /appCOPY . /appRUN pip install --no-cache-dir torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113RUN pip install --no-cache-dir transformers fastapi uvicornEXPOSE 8000CMD ["uvicorn", "api:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

構建 Docker 映象：

docker build -t deepseek-api .

執行 Docker 容器：

dockerrun-d--namedeepseek-container-p 8000:8000deepseek-api

6. 搭建前端互動介面（可選）

使用 HTML + JavaScript 或 React/Vue 等框架搭建前端介面，呼叫 API 實現互動。
示例 HTML 頁面：

<!DOCTYPE html><html><body><h1>DeepSeek 本地部署</h1><textareaid="prompt"rows="4"cols="50"></textarea><br><buttononclick="generate()">生成文字</button><preid="response"></pre><script>asyncfunctiongenerate() {const prompt = document.getElementById("prompt").value;const response = await fetch("http://localhost:8000/generate", {method: "POST",headers: { "Content-Type": "application/json" },body: JSON.stringify({ prompt, max_length: 100 }), });const data = await response.json();document.getElementById("response").innerText = data.response; }</script></body></html>