
Вы хотите использовать возможности DeepSeek, передового ИИ-помощника по программированию, прямо на своем локальном компьютере? Независимо от того, создаете ли вы пользовательский рабочий ИИ-процесс или обеспечиваете конфиденциальность данных, самостоятельное развертывание DeepSeek открывает безграничные возможности. Давайте погрузимся в процесс развертывания.
Почему именно локальное развертывание?
-
Контроль за данными. Сохраняйте конфиденциальный код/проекты полностью в офлайн-режиме
-
Персонализация. Тонкая настройка моделей для вашего конкретного технологического стека (React, Vue, Python и т. д.)
-
Производительность. Устранение задержек API для генерации кода в режиме реального времени
Необходимые условия
Прежде чем приступить к работе, убедитесь, что ваша система соответствует этим требованиям:
Аппаратное обеспечение:
-
Процессор. x86-64 (требуется поддержка AVX2)
-
Оперативная память: ≥16 ГБ (для больших моделей рекомендуется 32 ГБ)
-
Накопитель: 50 ГБ+ свободного места на SSD
Программное обеспечение:
-
Docker 20.10+
-
Python 3.8+
-
Драйверы NVIDIA (если используется GPU-ускорение)
Краткое описание процесса установки
1. Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/deepseek-ai/local-runtime.git
cd local-runtime
Профессиональный совет: Используйте флаг --depth 1 для ускорения клонирования, если вам не нужна история коммитов.
2. Настройка переменных среды
Создайте файл .env:
# Model Configuration
MODEL_VERSION=deepseek-coder-33b-v2
GPU_ENABLED=true # Set false for CPU-only mode
# Security Settings
API_KEY=your_secure_key_here
AUTH_DOMAIN=localhost:8080
3. Сборка контейнера Docker
docker compose build --build-arg MODEL=$MODEL_VERSION
Это может занять 20-60 минут в зависимости от вашей сети и оборудования.
4. Запуск службы
docker compose up -d
Убедитесь, что она запущена:
curl http://localhost:8080/healthcheck
# Expected response: {"status":"OK","version":"1.2.3"} 
5. Тест генерации кода
Отправьте тестовый запрос через cURL:
curl -X POST
-H "Authorization: Bearer your_secure_key_here"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"prompt":"Create a React form with Zod validation", "lang":"typescript"}'
http://localhost:8080/v1/generate
Вы должны увидеть структурированный код TypeScript с интеграцией Zod!
Советы по настройке
-
Тонкая настройка модели:
python tune_model.py - dataset ./your_custom_data.jsonl - epochs 3
-
Интеграция с IDE:Добавьте сниппет VS Code (.vscode/settings.json):
{
"deepseek.endpoint": "http://localhost:8080",
"deepseek.autoSuggest": true
}
Обслуживание и обновления
-
Обновление моделей:
docker compose down && git pull origin main
docker compose build - no-cache && docker compose up -d
-
Мониторинг ресурсов:
watch -n 5 'docker stats - format "{{.Name}}t{{.CPUPerc}}t{{.MemUsage}}"'
Устранение неполадок

Все готово для программирования
Теперь, когда DeepSeek работает в локальном режиме, попробуйте воспользоваться этими идеями:
-
Построение интеграции CI/CD конвейера
.
-
Создание шаблонов для конкретных областей (FinTech, Healthcare и т.д.)
-
Сравнение производительности с облачным API
Автор: NeyroEntuziast