deepseek模型容器化部署有五种路径：一、自定义pytorch镜像；二、hugging face tgi镜像；三、docker compose多服务编排；四、nvidia container toolkit gpu直通；五、onnx runtime轻量cpu推理。
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如果您希望将DeepSeek模型集成到AI代码生成应用中，并通过Docker实现快速、可复现的部署，则可能面临环境依赖冲突、GPU驱动适配、模型权重加载失败等问题。以下是多种可行的容器化部署路径：
一、使用官方PyTorch基础镜像构建自定义容器
该方法适用于需灵活控制Python版本、CUDA工具链及依赖包版本的场景，能确保与DeepSeek推理代码的兼容性。
1、创建Dockerfile，指定nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-runtime-ubuntu22.04为基础镜像。
2、安装系统级依赖：apt-get update && apt-get install -y python3.10-venv curl git libglib2.0-0 libsm6 libxext6 libxrender-dev。
3、复制requirements.txt并执行pip install --no-cache-dir -r requirements.txt，其中包含transformers==4.41.2、torch==2.3.0+cu121、accelerate==0.30.1等关键包。
4、添加模型加载逻辑：在启动脚本中设置TRANSFORMERS_OFFLINE=1，并将DeepSeek-Coder-33B模型权重目录通过COPY指令嵌入镜像的/app/models/路径下。
5、暴露端口8000并设置CMD ["python", "app.py"]启动FastAPI服务。
二、基于Hugging Face Text Generation Inference（TGI）镜像部署
该方法利用TGI预编译优化的推理服务器，支持动态批处理、连续提示缓存及量化加载，适合高并发代码补全请求。
1、拉取ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:2.3.2镜像。
2、准备模型挂载卷：在宿主机创建/models/deepseek-coder-33b目录，并放入tokenizer.json、config.json、pytorch_model-*.bin及model.safetensors文件。
3、运行容器时添加参数：--gpus all -v /models:/data -p 8080:80 --env HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_read_token。
4、启动命令中指定模型路径：--model-id /data/deepseek-coder-33b --dtype bfloat16 --quantize bitsandbytes-nf4 --max-total-tokens 8192。
5、通过curl http://localhost:8080/generate发送JSON请求，payload中设置inputs为"def fibonacci("，parameters.temperature设为0.2。
三、使用Docker Compose编排多服务协同环境
该方法适用于需同时运行模型服务、前端Web界面与Redis缓存的完整AI代码生成系统，提升本地开发与测试一致性。
1、编写docker-compose.yml，定义tgi-service、web-ui、redis三个服务块。
2、在tgi-service中配置build.context指向含Dockerfile的tgi-custom目录，并添加volumes项映射./models:/data。
3、web-ui服务基于nginx:alpine，将dist/静态资源COPY进容器，并通过proxy_pass http://tgi-service:80转发/api请求。
4、redis服务启用appendonly yes配置，并挂载./redis-data:/data持久化AOF文件。
5、执行docker-compose up -d后，访问http://localhost可进入交互式代码生成界面，所有请求经Redis缓存响应延迟。
四、启用NVIDIA Container Toolkit实现GPU直通
该方法解决容器内无法识别nvidia-smi或CUDA_ERROR_NO_DEVICE的问题，确保DeepSeek模型在GPU上实际加速运行。
1、在宿主机安装nvidia-driver-535与nvidia-container-toolkit 1.15.0版本。
2、执行sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker修改daemon.json，添加"default-runtime": "nvidia"。
3、重启docker daemon：sudo systemctl restart docker。
4、验证配置：运行docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.1-runtime-ubuntu22.04 nvidia-smi，输出应显示GPU型号与利用率。
5、在DeepSeek容器启动命令中显式添加--gpus device=GPU-uuid_from_nvidia_smi以绑定特定GPU设备。
五、构建轻量级ONNX Runtime容器镜像
该方法适用于仅需CPU推理且对启动速度与内存占用敏感的边缘部署场景，通过ONNX格式转换降低运行时依赖复杂度。
1、使用transformers.onnx.export将deepseek-coder-1.3b模型导出为onnx格式，opset=17，dynamic_axes指定input_ids与attention_mask维度可变。
2、编写精简Dockerfile：基于mcr.microsoft.com/azureml/onnxruntime:1.18.1-cuda12.1-ubuntu22.04，仅COPY onnx模型文件与inference.py。
3、inference.py中使用ORTSession加载模型，设置providers=['CUDAExecutionProvider']，并禁用graph_optimization_level=ORT_DISABLE_ALL。
4、通过pip install onnxruntime-gpu==1.18.1显式声明版本，避免与基础镜像中预装版本冲突。
5、容器启动后监听5000端口，接收POST请求中的code_prefix字段，返回top_k=5的补全候选token序列。
