宇哥今天给大家带了了一份北京大学手把手教你部署自己的私有化DeepSeek的技术文档。的这份来自北大内部研讨系列之【DeepSeek 私有化部署和一体机】，除了深入讲解了DeepSeek技术的相关内容外，更为重要的是还提供了个人和企业如何不是自己私有化环境的DeepSeek相关技术指引，以及如何选择部署大模型的一体机选择方案。

全文脑图

内容简介

这是一份北京大学“DeepSeek内部研讨系列”中关于DeepSeek私有化部署和一体机的内部研讨会资料，主要分为以下几个核心部分：

1. 讲座目标与结构

• 目标：帮助用户决策是否自行部署DeepSeek模型，了解本地化部署的基本方法和企业级部署方案，掌握API调用方法。
• 内容四个部分：1.模型选择：介绍DeepSeek全系列模型（如满血版、蒸馏版、量化版）的特点、适用场景及性能对比。2.个人部署：演示普通用户如何通过Ollama命令行部署蒸馏版DeepSeek，解决下载问题，并配置前端工具（如Open WebUI、Chatbox）。3.企业部署：探讨基于Transformers和vLLM的专业级部署方案，分享DeepSeek-70B部署经验。4.低成本部署：针对计算资源受限的场景，讲解动态量化部署方法（基于llama.cpp、KTransformers、Ollama）。

2. DeepSeek模型分类与特点

• 模型类型：通用模型：生成模型（如V2、V3）和推理模型（R1）。专业模型：支持代码生成（Coder）、数学推理（Math）和多模态任务（VL）。
• 架构优化：混合专家（MoE）架构降低训练和推理成本。强化学习（GRPO算法）推动推理能力自我进化。多Token预测（MTP）提高训练效率。
• 优势：推理能力接近OpenAI的o1模型，但成本更低。模型完全开源，提供论文和技术文档。

3. 硬件与部署方案

• 硬件配置建议：个人部署：7B模型需8核CPU、32GB内存、8GB显存（如RTX 3070）。企业部署：70B模型需服务器集群（如32核CPU、256GB内存、多卡GPU）。低成本部署：使用动态量化技术降低资源消耗。
• 工具与流程：Ollama：本地高效部署工具，支持命令行和前端工具。前端界面：推荐Chatbox（跨平台）、Open WebUI（企业协作）、Page Assist（浏览器插件）。

4. 实际应用场景

• 边缘计算：结合低延迟部署（如天翼云），用于实时性要求高的场景。
• 数学与编程：R1模型在数学推理（MATH-500）、代码生成（Codeforces）上表现优异。
• 中文优化：针对中文场景的深度适配（如文化背景理解）。

5. 常见问题与注意事项

• 安全风险：需配置Ollama网络权限，避免未授权访问。
• 性能调优：合理分配显存、调整量化参数，避免模型升级后性能退化。
• 模型选择误区：蒸馏版模型实际基于Qwen或Llama优化，需谨慎分辨功能差异。

总结

DeepSeek通过技术创新（如MoE、强化学习）和成本优化，成为国产大模型中的领先者。私有化部署方案灵活，覆盖从个人到企业全场景需求。用户需根据实际资源和应用场景选择模型版本，并合理配置硬件及前端工具以提升体验。

报告正文

以下为本报告部分内容，报告全文共122页（文尾附下载方式）

更多内容请查阅原文观看（私 / 信“资料”）

关注宇哥，每天分析一份行业报告