前言
DeepSeek是近年来备受关注的大模型之一，支持多种推理和微调场景。很多开发者希望在本地部署DeepSeek模型，并通过WebUI进行可视化交互。本文将详细介绍如何在本地环境下部署DeepSeek，并实现WebUI可视化，包括Ollama和CherryStudio的使用方法。
一、环境准备
1. 硬件要求
- 推荐NVIDIA显卡，显存16GB及以上（如A100、3090等）
- 至少50GB磁盘空间
2. 软件要求
- 操作系统：Linux或macOS（Windows建议使用WSL2）
- Python 3.8及以上
- CUDA 11.7及以上（如需GPU加速）
- pip最新版
二、安装依赖
# 更新pip
pip install --upgrade pip
# 安装PyTorch（根据你的CUDA版本选择）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
# 安装DeepSeek相关依赖
pip install deepseek
三、下载DeepSeek模型
你可以通过HuggingFace或DeepSeek官方仓库下载模型权重。例如：
# 以DeepSeek LLM为例
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base
或者使用transformers库直接加载：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer
