法律AI基础｜（三）DeepSeek R1 Server端本地化部署全攻略

新技术法学 · 公众号 · · 2025-02-04 19:32

正文

Server端本地部署的优势

在PC端本地化部署的基础上，Server端部署进一步提升了DeepSeek R1的性能和适用范围，尤其适合企业级用户和高并发场景。

高性能与高并发

充分利用服务器的强大硬件资源，显著提升运行效率。轻松应对大规模数据处理与多用户同时访问。

企业级数据安全

运行环境和数据存储完全置于企业内部服务器中，无需依赖第三方云服务，根本杜绝数据泄露风险。

扩展与定制化

为扩展和定制提供了灵活性。可以根据需求调整服务器配置、优化模型参数、开发专属功能模块。

具备长期价值

能够有效降低运营成本，避免因云端服务使用量激增导致的成本飙升，有效提高长期运营成本效益。

环境准备与依赖安装

在正式部署DeepSeek R1 Server端之前，我们需要确保服务器环境满足运行要求，并安装必要的依赖项。以下是环境准备与依赖安装的详细步骤

硬件配置要求

DeepSeek R1的性能与硬件配置相关，建议根据实际需求选择合适的服务器配置：

CPU： 至少8核，推荐16核或以上（如Intel Xeon或AMD EPYC系列）。

内存： 至少32GB，推荐64GB或以上，以支持大规模数据处理和高并发访问。

GPU： 如果需要进行深度学习推理，建议配备高性能GPU（如NVIDIA A100、RTX 3090等），并安装CUDA和 cuDNN库以加速计算。

存储： 建议100GB可用磁盘空间。

本推文将以硬件配置为Intel Xeon Gold 6330处理器，256GB运行内存，40TB存储空间，NVIDIA A40 48GB显卡的服务器为例进行部署。（终端输入 nvidia-smi 检查显卡状态）

软件环境搭建

・操作系统

推荐使用 Linux系统 （如Ubuntu 20.04 LTS或 CentOS 7），以获得更好的性能和兼容性。本推文使用Ubantu 18.04.6 LTS操作系统。

・Python环境

DeepSeek R1依赖Python运行环境，建议安装 Python 3.8或以上版本 ；本推文使用Anaconda进行python版本控制，具体安装办法可见本团队比伯476的 https://blog.csdn.net/H66778899/article/details/140443322?spm=1001.2014.3001.5501 文章中“一、Python环境搭建”介绍。

安装完成后输入：

conda create -n Deepseek python=3.12

创建虚拟环境。

输入：

conda activate Deepseek 激活环境；

python -V 检查版本情况。

出现 Python 3.12.8 ，即显示python的版本号说明环境搭建成功。

GPU加速（可选）

如果选择使用GPU加速，需要安装 CUDA和 cuDNN ；具体安装办法可见本团队比伯476的 https://blog.csdn.net/H66778899/article/details/140443322?spm=1001.2014.3001.5501 文章中“二、安装CUDA”和“三、安装CUDNN”中的介绍。