????????在 Ubuntu 系統上部署 DeepSeek 模型，能讓用戶利用其強大的人工智能能力，同時保障數據的安全性與操作的自主性。不過，這一過程涉及諸多技術細節，需要謹慎操作。以下將為你詳細介紹在 Ubuntu 系統部署 DeepSeek 的操作步驟及注意事項。

一、部署前的準備工作

? ? 1. 系統環境要求

• 操作系統：推薦使用 Ubuntu 20.04 或更高版本，以確保系統的兼容性和穩定性。新的系統版本通常修復了之前的漏洞，并對新軟件和硬件提供更好的支持。
• Python 版本：需安裝 Python 3.8 或更高版本。Python 作為 DeepSeek 運行的基礎環境，高版本能提供更豐富的庫和更好的性能。你可以通過在終端輸入python3 --version來檢查當前 Python 版本，如果版本不符合要求，可從 Python 官網下載安裝包進行升級。
• GPU 支持：若要充分發揮 DeepSeek 的性能，建議配備支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，且顯存最好在 16GB 以上。在終端輸入nvidia -smi可查看 GPU 信息，確認 GPU 是否支持 CUDA。若不支持，模型也能在 CPU 上運行，但速度會大幅降低。
• CUDA 和 CUDNN：CUDA 需 11.2 或更高版本，CUDNN 需 8.1 或更高版本。CUDA 是 NVIDIA 推出的并行計算平臺和編程模型，CUDNN 則是用于深度神經網絡的 GPU 加速庫。在 NVIDIA 官網可下載對應版本的 CUDA 和 CUDNN，下載后按照官方文檔進行安裝。

? ? 2. 安裝必要工具和依賴

• 更新系統軟件包：打開終端，輸入以下命令更新系統軟件包，以獲取最新的軟件版本和安全補丁。

sudo apt - get update
sudo apt - get upgrade

• 安裝依賴項：安裝 Python 的包管理工具 pip、開發工具以及虛擬環境工具，命令如下。

sudo apt - get install - y python3 - pip python3 - dev python3 - venv git

二、部署操作步驟

? ? 1. 創建虛擬環境

????????為避免不同項目的依賴沖突，建議在虛擬環境中部署 DeepSeek。在終端執行以下命令創建名為deepseek - env的虛擬環境，并激活它。

python3 - m venv deepseek - env
source deepseek - env/bin/activate

激活虛擬環境后，命令行前綴會變為(deepseek - env)，表示當前處于該虛擬環境中。

2. 安裝 PyTorch

????????根據你的 CUDA 版本安裝相應的 PyTorch。例如，若 CUDA 版本為 11.2，安裝命令如下。

pip install torch torchvision torchaudio -- extra - index - url https://download.pytorch.org/whl/cu112

????????安裝過程可能需要一些時間，具體取決于網絡速度。安裝完成后，可通過在 Python 交互式環境中輸入import torch; print(torch.__version__)來驗證是否安裝成功。

3. 克隆 DeepSeek 倉庫

????????從 GitHub 克隆 DeepSeek 的代碼庫到本地，在終端輸入以下命令。

git clone https://github.com/deepseek - ai/deepseek.git
cd deepseek

????????這會將 DeepSeek 的代碼下載到當前目錄下的deepseek文件夾中，并進入該文件夾。

4. 安裝項目依賴

????????進入 DeepSeek 項目目錄后，安裝項目所需的 Python 依賴，命令如下。

pip install - r requirements.txt

????????此步驟會安裝 DeepSeek 運行所需的各種 Python 庫，由于依賴較多，安裝時間可能較長，且過程中可能會出現一些警告信息，若不影響主要功能，可忽略。

5. 下載預訓練模型

????????下載 DeepSeek 的預訓練模型權重，并將其放置在models/目錄下。你可以從官方提供的鏈接下載，或使用wget命令（假設模型權重已上傳到某個服務器）。

wget https://example.com/path/to/deepseek_model.pth - O models/deepseek_model.pth

注意替換https://example.com/path/to/deepseek_model.pth為實際的模型下載鏈接。

6. 配置環境變量

設置必要的環境變量，例如模型路徑和 GPU 設備號。在終端輸入以下命令。

export MODEL_PATH = models/deepseek_model.pth
export CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0

這里假設模型文件名為deepseek_model.pth，且使用第 0 號 GPU 設備。若有多塊 GPU，可根據需求修改CUDA_VISIBLE_DEVICES的值。

7. 運行模型

使用以下命令啟動模型推理或訓練。

python run.py -- model_path $MODEL_PATH -- input "你的輸入文本"

將你的輸入文本替換為實際要輸入給模型的內容，即可得到模型的輸出結果。

三、注意事項

? ? 1.依賴安裝問題

????????在安裝依賴過程中，可能會遇到依賴包版本沖突或無法安裝的問題。此時，可嘗試查看報錯信息，手動指定依賴包的版本進行安裝。例如，如果pip install - r requirements.txt中某個包安裝失敗，可單獨使用pip install 包名==指定版本來安裝。另外，也可嘗試更換 pip 源，如使用清華源pip install - i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名，以提高下載速度和穩定性。

? ? 2.?模型下載與存儲

????????預訓練模型通常較大，下載時需確保網絡穩定，否則可能導致下載中斷。若下載過程中斷，可嘗試使用支持斷點續傳的下載工具，如wget -c命令。同時，要保證系統有足夠的存儲空間來存放模型文件，避免因磁盤空間不足導致部署失敗。

3. GPU 資源使用

????????如果在運行模型時遇到 GPU 資源分配或使用問題，可檢查CUDA_VISIBLE_DEVICES環境變量是否設置正確。若有多塊 GPU，可通過調整該變量的值來指定使用哪塊 GPU。另外，確保 GPU 驅動已正確安裝且與 CUDA、CUDNN 版本兼容，否則可能出現模型運行緩慢或無法使用 GPU 加速的情況。

4. 安全問題

????????從非官方或不可信的來源下載模型權重可能存在安全風險，如惡意代碼注入。務必從官方認可的渠道獲取模型文件。同時，在部署過程中，若涉及將模型部署為 API 服務對外提供訪問，要注意網絡安全，設置合理的訪問權限和防火墻規則，防止未經授權的訪問和攻擊。

5.版本兼容性

????????DeepSeek 及其依賴的庫可能會不斷更新，新的版本可能在功能和性能上有所改進，但也可能引入兼容性問題。在部署時，要關注官方文檔中關于版本兼容性的說明，盡量保持 DeepSeek 代碼庫、預訓練模型以及依賴庫版本的一致性，以確保模型能夠正常運行。

6.日志與調試

????????在部署和運行過程中，若遇到問題，可通過查看日志文件來定位問題。DeepSeek 運行時可能會生成日志信息，通常可在項目目錄下或相關配置文件中指定的日志路徑找到。分析日志中的錯誤信息，有助于快速解決部署過程中出現的各種問題。

????????通過以上詳細的操作步驟和注意事項，相信你能夠在 Ubuntu 系統上順利部署 DeepSeek 模型，并充分利用其強大的功能。在部署過程中，遇到任何問題都可參考官方文檔或在相關技術論壇尋求幫助。