deepseek 作为一款备受关注的 ai 模型，以其低成本和高性能的特点吸引了众多用户。很多人都想本地部署 deepseek，以实现离线使用，更好地保护数据安全和隐私。但本地部署对硬件、软件等方面都有一定要求，下面就为大家详细介绍。
一、deepseek本地部署硬件配置要求
1. 基础场景（轻量级推理，7B-13B参数模型）
适用场景:个人使用、低并发、本地测试
GPU：NVIDIA A10/A100（单卡，显存≥24GB，如A100 40GB）
CPU：Intel Xeon Silver 4310（8核以上）
内存：≥64GB DDR4
存储：≥500GB NVMe SSD（建议PCIe 4.0）
网络：千兆以太网
电源：≥750W（80Plus金牌）
2. 中等规模（多并发推理/微调，13B-70B参数模型）
适用场景:企业级API服务、中等并发、模型微调
GPU：2-4块NVIDIA A100 80GB（需NVLINK互联）
CPU：AMD EPYC 7B12 或 Intel Xeon Gold 6338（64核以上）
内存：≥128GB DDR4 ECC
存储：≥1TB NVMe SSD（RAID 0/1）
网络：万兆以太网/InfiniBand HDR
电源：≥1200W（冗余电源）
3. 大规模场景（训练/高并发服务，百亿参数以上）
适用场景:模型训练、千级并发、低延迟响应
GPU：8+块NVIDIA H100（通过NVSwitch互联，集群部署）
CPU：AMD EPYC 9684X 或 Intel Xeon Platinum 8490H（128核以上）
本文档主要讲述的是SCA介绍及应用实例；SCA（Service Component Architecture）是针对SOA提出的一套服务体系构建框架协议，内部既融合了IOC的思想，同时又把面向对象的复用由代码复用上升到了业务模块组件复用，同时将服务接口，实现，部署，调用完全分离，通过配置的形式灵活的组装，绑定。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
内存：≥512GB DDR5 ECC
存储：≥4TB NVMe SSD（分布式存储，如Ceph/Gluster）
网络：InfiniBand NDR 400G（低延迟高吞吐）
电源：≥2000W（工业级冗余电源+UPS）
电脑硬件到位，在DeepSeek本地部署前，建议用「驱动人生」做个全面的电脑驱动程序检测，自动匹配最新驱动，让电脑始终保持最佳性能，避免出现DeepSeek使用不流畅，系统服务繁忙的情况。
同时，「驱动人生」的“硬件监控”功能，还能实时查看显卡负荷/温度，AI训练时如果电脑温度过高，可以及时优化设置以降频保护设备，告别显卡温度过高。
二、关键选择要素
1. 模型优化
使用量化（FP16/INT8）降低显存占用。
采用模型并行/流水线并行技术分割大模型。
2. 软件环境
操作系统推荐Ubuntu20.04/22.04 LTS
CUDA ≥12.1，PyTorch 2.0+，DeepSpeed/Megatron-LM框架。
容器化部署（Docker/Kubernetes）以隔离环境。
3. 成本权衡
推理场景优先选择T4/A10（性价比高），训练场景选A100/H100。
混合精度训练可减少显存消耗，微调时使用LoRA/P-Tuning节省资源。
三、deepseek本地部署的方法
deepseek本地部署优势明显，但这一过程相对复杂。那有没有更简单的方法可以搞定呢？当然有啦，推荐“DS本地部署大师”软件，不仅支持多种安装模型，给出具体的电脑硬件参考，还支持离线运行，不依赖云端服务，只需简单几步即可完成。
