### DeepSeek V3 本地部署方法 #### 支持的框架 DeepSeek-V3 支持多种开源框架的本地部署，包括但不限于 SGLang、LMDeploy 和 TensorRT-LLM[^2]。 #### 部署准备 为了成功完成 DeepSeek V3 的本地部署，需确保环境配置满足特定条件。通常情况下，这涉及到安装必要的依赖库以及设置运行时环境变量。具体操作可参照官方文档中的环境搭建部分[^1]。 #### 权重转换流程 在执行实际部署前，权重文件需要经过一系列预处理步骤以适配目标硬件架构。此过程涉及将原始训练得到的参数映射到适合推理使用的格式。具体的转换脚本可以在项目仓库中找到，按照说明进行即可实现平滑过渡。 ```bash # 假设当前目录下存在 weight_converter.py 脚本用于转换权重 python weight_converter.py --input original_weights.pt --output optimized_weights.bin ``` #### 启动服务端口 一旦所有前期准备工作就绪，则可以通过启动命令来激活 API 接口监听指定 IP 地址及端口号的服务实例。对于大多数应用场景而言，默认配置已经能够很好地工作；如有特殊需求则可根据实际情况调整相应选项。 ```json { "host": "0.0.0.0", "port": 8080, "model_path": "./optimized_weights.bin" } ``` ```bash # 使用 Python Flask 框架作为简易 HTTP Server 示例 from flask import Flask, request, jsonify import torch app = Flask(__name__) device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = ... # 加载已优化后的模型至内存并设定计算设备 @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.get_json() input_tensor = prepare_input(data['text']) # 自定义函数：文本转张量 output = model(input_tensor.to(device)) result = process_output(output) # 自定义函数：解码预测结果 return jsonify(result) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ```