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引言
最近爆火的DeepSeek大模型，能写代码、能聊人生，甚至能帮你写小红书文案！但很多小伙伴卡在了“本地安装”这一步。别慌！今天这篇保姆级教程，从电脑配置检查到一行代码运行，手把手带你搞定DeepSeek，小白也能无痛上车！ 安装前先检查一下自己的电脑的配置，配置不够，千万不要安装
一、安装前必看！你的电脑够“强”吗？DeepSeek对硬件有一定要求，先对照下表自查（以常用7B聊天版为例）： 配置项 | 最低要求 | 推荐配置 | 显卡（关键！） | NVIDIA 10系以上显卡 | RTX 3060 12GB/3090 24GB | 显存 | 10GB（量化版） | 16GB以上（完整版） | 内存 | 16GB | 32GB | 硬盘空间 | 至少30GB剩余空间 | SSD固态硬盘更佳 |
如何查看自己电脑配置？- Windows用户：按 Win+R 输入 dxdiag，查看“显示”选项卡中的显存
- Mac用户：点击左上角苹果图标 → 关于本机 → 系统报告 → 显卡/存储
❗划重点：如果显存不足，可用量化版模型（后文会教），8G显存也能跑！
二、准备工作：安装“编程环境”Step 1：安装Python（不会编程也能装！）- 访问Python官网，下载3.10.x版本（千万别选最新版！）
- 安装时务必勾选 Add Python to PATH（如图）
Step 2：安装Conda（管理工具超省心）- 下载 Miniconda（Windows选.exe，Mac选.pkg）
https://docs./miniconda/ - 全部默认设置安装，完成后打开终端/命令提示符，输入：
conda --version # 显示版本号即成功 Step 3：创建独立环境（避免软件冲突）conda create -n deepseek python=3.10conda activate deepseek # 进入专属环境
三、模型安装：两种方法任选▌方法1：HuggingFace一键下载（需科学上网）# 安装下载工具pip install huggingface_hub# 运行下载代码（替换你的token）from huggingface_hub import snapshot_downloadsnapshot_download( repo_id='deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat', local_dir='./deepseek-7b-chat', token='hf_你的令牌' # 在huggingface.co/settings/tokens获取)
▌方法2：手动下载（适合网络不稳定）- 访问 DeepSeek官方页面
- 找到 deepseek-llm-7b-chat → 点击Files and versions → 下载所有文件
- 新建文件夹 deepseek-7b-chat，将下载的文件放入其中
✅ 必选文件：config.json, model.safetensors, tokenizer.model
四、运行模型：3行代码召唤AI！基础版代码（适合16GB以上显存）from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerimport torchmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( './deepseek-7b-chat', device_map='auto', # 自动分配GPU/CPU torch_dtype=torch.float16 # 半精度节省显存)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./deepseek-7b-chat')# 输入你的问题question = '用东北话写一首关于秋天的诗'inputs = tokenizer(question, return_tensors='pt').to('cuda')# 生成回答outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
低显存救星：8bit量化（8G显存可用）model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( './deepseek-7b-chat', load_in_8bit=True, # 开启8bit量化 device_map='auto')
五、常见问题急救包- 报错OutOfMemoryError
- 尝试 load_in_4bit=True（需安装bitsandbytes库）
- 添加 max_memory='{0:'20GiB', 1:'20GiB'}' 分配多显卡显存
- 提示缺少依赖库
- pip install bitsandbytes flash-attn # 补充安装常用库
- 生成速度太慢
- 升级显卡驱动至最新版
- 使用 vLLM 加速（安装：pip install vllm）
六、重要提示：安装过程中遇到问题问Deepseek
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