需完成环境准备、模型获取、服务启动三阶段：先验证gpu驱动与cuda版本，创建python环境并安装pytorch；再通过git lfs或s3下载模型并校验sha-256；最后可选vllm加速部署或ollama容器化启动，并接入open webui图形界面。
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如果您希望在本地计算机上运行DeepSeek大模型，实现数据不出域、低延迟响应与完全可控的推理服务，则需完成环境准备、模型获取、服务启动三个核心阶段。以下是具体操作路径：
一、硬件与系统环境准备
本地部署DeepSeek模型对计算资源和软件栈有明确要求，不满足基础条件将导致模型加载失败或推理中断。需确保GPU驱动、CUDA版本、Python环境与模型兼容。
1、执行 nvidia-smi 命令验证NVIDIA驱动已安装且状态正常，驱动版本不得低于525.85.12。
2、运行 nvcc --version 检查CUDA Toolkit，推荐使用CUDA 12.2（最低支持CUDA 11.8）。
3、创建独立Python环境：执行 conda create -n deepseek_env python=3.10，随后激活该环境。
4、安装PyTorch与CUDA绑定版本：执行 pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118（若使用CUDA 12.2则替换为cu121链接）。
5、确认系统内存不低于64GB，硬盘预留至少500GB可用空间用于模型文件解压与缓存。
二、模型获取与安全校验
模型权重文件必须通过可信渠道下载，并进行完整性校验，防止因文件损坏或篡改导致加载异常或推理错误。
1、访问DeepSeek官方GitHub仓库，执行 git lfs install && git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Model.git 获取元信息与LFS指针。
2、进入项目目录后运行 git lfs pull 下载实际模型权重文件。
3、若选择直接下载压缩包，使用官方S3地址：wget https://deepseek-models.s3.cn-north-1.amazonaws.com/deepseek-7b.tar.gz。
4、解压后执行 sha256sum deepseek-7b/model.bin，比对输出哈希值与官方发布的SHA-256校验码是否一致。
三、单机vLLM加速部署
vLLM提供高吞吐、低延迟的PagedAttention推理引擎，适用于7B至33B参数量级模型，无需修改代码即可获得3–5倍于原生PyTorch的性能提升。
1、在激活的conda环境中执行 pip install vllm 安装vLLM库。
2、运行服务命令：vllm serve "deepseek/deepseek-7b" --gpu-memory-utilization 0.9 --port 8000。
3、服务启动后，通过 curl http://localhost:8000/v1/models 验证API端点是否就绪。
4、发送测试请求：curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"deepseek/deepseek-7b","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'。
四、Ollama容器化一键部署
Ollama封装了模型拉取、量化、服务启动全流程，适合无CUDA深度配置经验的用户，支持自动GPU识别与8-bit量化加载，大幅降低显存占用。
1、从官网下载并安装Ollama：访问 https://ollama.com/download，选择对应操作系统安装包。
2、终端中执行 ollama run deepseek/deepseek-7b，Ollama将自动拉取、解压并启动服务。
3、如需指定GPU设备，设置环境变量：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ollama run deepseek/deepseek-7b。
4、启动后默认监听 http://127.0.0.1:11434，可通过Open WebUI或curl直接调用。
五、Open WebUI图形界面接入
Open WebUI为本地大模型提供类ChatGPT的可视化交互界面，支持会话管理、历史记录、自定义系统提示，无需编写前端代码即可快速启用。
1、拉取Docker镜像：docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main。
2、运行容器并挂载Ollama服务：docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main。
3、浏览器访问 http://localhost:3000，首次启动将自动引导完成初始化。
