DeepSeek模型下载完全指南：Hugging Face、GGUF与本地部署秘籍！176

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哈喽，各位AI爱好者！是不是最近也被DeepSeek系列大模型刷屏了？无论是它强大的中文能力，还是开放友好的姿态，都让人跃跃欲试。DeepSeek-V2的横空出世，更是将开源大模型的性能推向了新的高度。但不少小伙伴在接触后，第一个问题可能就是：[deepseek怎么下]？别急，作为你们的AI知识博主，今天就来手把手教你如何把DeepSeek模型请回家，让它在你的电脑上跑起来！

这篇深度指南将涵盖从模型选择、下载渠道、不同格式（如Hugging Face原生格式、GGUF）的获取，到本地部署前的准备工作等方方面面。无论你是想在本地进行推理、微调，还是单纯出于学习和探索的目的，都能在这里找到清晰的答案。

为什么选择下载DeepSeek模型到本地？

在开始下载教程之前，我们先来聊聊为什么很多AI玩家会选择将DeepSeek这样的开源大模型下载到本地运行，而不是仅仅通过API调用：

数据隐私： 对于处理敏感信息或个人数据的工作，本地部署能最大限度地保护数据隐私，避免数据上传到第三方服务器。
成本节约： 长期来看，本地运行可以避免高昂的API调用费用，尤其是在高频使用或进行大规模测试时。
无网络限制： 模型下载完成后，即便没有网络连接，也能随时随地进行推理和实验，实现真正的离线AI。
定制化与微调： 本地部署为模型微调（Fine-tuning）提供了便利，你可以根据自己的特定需求对模型进行训练和优化，打造专属AI。
速度与控制： 在拥有足够高性能硬件的情况下，本地推理速度可能更快，且能更精细地控制模型的运行环境和参数。

DeepSeek模型去哪里找？——核心渠道一览

DeepSeek系列模型的主要发布平台是Hugging Face。Hugging Face是全球最大的开源AI模型社区，几乎所有主流的开源大模型都能在这里找到。

DeepSeek官方空间： DeepSeek官方团队在Hugging Face上维护着专属的模型空间，例如。这里你能找到官方发布的最新、最全的模型版本，包括基础模型（Base Model）和对话模型（Chat Model）。
社区贡献者： 除了官方版本，社区中还有很多热心开发者会将官方模型进行量化（Quantization）处理，生成更适合低配置硬件运行的版本，例如流行的GGUF格式。其中最著名的量化贡献者之一就是，他的模型库里收录了大量高质量的GGUF模型。

DeepSeek模型家族：认识你的选择

在下载之前，你需要了解DeepSeek模型的不同变体，以便选择最适合你的版本：

基础模型（Base Model） vs. 对话模型（Chat Model）：

Base Model： 经过海量文本数据训练的基础模型，拥有强大的文本理解和生成能力，但通常没有经过指令遵循和安全对齐训练。更适合进行微调或作为下游任务的基石。
Chat Model： 在基础模型之上，通过指令微调（Instruction Fine-tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）等技术进行训练，使其能更好地理解和响应人类指令，进行流畅的对话。如果你想直接与模型进行交互，选择Chat版本。

模型尺寸（Parameters）： DeepSeek提供了多种参数规模的模型，例如：

7B (70亿参数)： 体积相对较小，对硬件要求较低，适合在消费级GPU上运行。DeepSeek-Coder-V2-7B-Base / DeepSeek-V2-Lite。
67B (670亿参数)： 性能更强，但对GPU显存有较高要求。
236B (2360亿参数，DeepSeek-V2核心版本)： DeepSeek-V2的核心模型，性能顶尖，但体积庞大，通常需要多块专业级GPU或高性能服务器。

量化版本（Quantized Versions）：

GGUF： 最流行和通用的CPU/低显存GPU量化格式。由项目主导，允许模型以更低的精度（如Q4_K_M）运行，显著降低内存和显存占用。如果你没有高端显卡，或者想在CPU上运行，GGUF是首选。
AWQ / EXL2： 其他针对特定GPU架构进行优化的量化格式，通常需要特定的推理框架支持。

建议： 对于普通用户，如果想在本地电脑上尝鲜，推荐选择DeepSeek-V2-Lite-Chat或DeepSeek-Coder-V2-7B-Chat的GGUF量化版本，它们对硬件更友好。

DeepSeek模型下载方式详解

接下来，我们将详细介绍几种主流的DeepSeek模型下载方式。

方式一：使用Hugging Face `transformers`库（推荐，需Python环境）

这是最官方、最推荐的下载和加载模型的方式，它能确保你获取到的是模型开发者发布的完整且兼容的版本。

1. 环境准备：

确保你的电脑上安装了Python (建议3.8及以上版本)。
安装必要的库：
pip install transformers accelerate torch sentencepiece deepseek-tokenizer

`transformers`：Hugging Face的核心库，用于下载和加载模型。
`accelerate`：帮助管理模型在多GPU或CPU上的资源分配。
`torch`：PyTorch深度学习框架，模型底层依赖。
`sentencepiece`：DeepSeek模型使用的tokenizer依赖。
`deepseek-tokenizer`：DeepSeek V2模型特有的分词器库，请确保安装。

2. 下载与加载代码示例：

以DeepSeek-V2-Lite-Chat为例 (其模型ID为 `deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat`)：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
# 替换为你想要下载的模型ID
# 例如：deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat (对话模型)
# 例如：deepseek-ai/deepseek-coder-v2-7b-base (编程基础模型)
model_id = "deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat"
# 配置本地缓存目录（可选，默认在用户目录的.cache/huggingface下）
# cache_dir = "./DeepSeek_Models"
print(f"开始下载和加载模型：{model_id}")
try:
# 1. 下载并加载分词器（Tokenizer）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
model_id,
trust_remote_code=True,
# cache_dir=cache_dir # 如果配置了缓存目录
)
print("分词器下载并加载完成！")
# 2. 下载并加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16 if .is_available() else torch.float32, # 推荐bfloat16或float16，如果显卡不支持则用float32
device_map="auto", # 自动将模型分配到可用的GPU或CPU
trust_remote_code=True,
# cache_dir=cache_dir # 如果配置了缓存目录
)
print("模型下载并加载完成！")
print(f"模型已加载到设备：{}")
# 模型下载后会存储在 ~/.cache/huggingface/hub 目录下。
# 可以通过以下方式查看模型的本地路径（注意，这只是缓存路径，不建议直接手动操作里面的文件）
# from huggingface_hub import snapshot_download
# local_path = snapshot_download(repo_id=model_id, cache_dir=cache_dir)
# print(f"模型本地缓存路径可能在：{local_path}")
# 简单测试一下（可选）
messages = [
{"role": "user", "content": "你好，请问你是谁？"}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to()
# 推理生成（这里只做简单演示，实际应用可能需要更复杂的参数）
with torch.no_grad():
outputs = (inputs, max_new_tokens=256, do_sample=False)

response = (outputs[0][len(inputs[0]):], skip_special_tokens=True)
print(f"模型回复：{response}")
except Exception as e:
print(f"下载或加载模型时发生错误：{e}")
print("请检查你的网络连接、Hugging Face账户（如需下载Llama类模型可能需要接受协议）、以及显存是否足够。")

说明：

`trust_remote_code=True`：DeepSeek模型可能包含自定义代码，需要设置此参数才能正确加载。
`torch_dtype`：设置模型参数的数据类型。`bfloat16`或`float16`可以节省显存并加速推理，但需要兼容的GPU。如果你的GPU不支持，请使用`torch.float32`。
`device_map="auto"`：`accelerate`库的特性，会自动检测你的硬件（GPU或CPU）并进行优化分配，无需手动指定`to("cuda")`。
模型下载后会自动缓存到你用户目录下的`.cache/huggingface/hub`文件夹中。下次加载时如果本地已有，就不会重复下载。

方式二：使用Hugging Face `huggingface_hub`库（下载特定文件）

如果你只需要下载模型仓库中的某个特定文件（例如配置文件、分词器文件或特定的权重分片），`huggingface_hub`库提供了更灵活的控制。

1. 环境准备：
pip install huggingface_hub

2. 下载代码示例：

from huggingface_hub import hf_hub_download
model_id = "deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat"
filename = "" # 你想要下载的文件名，例如 "", "", ""
local_path = hf_hub_download(repo_id=model_id, filename=filename)
print(f"文件 {filename} 已下载到：{local_path}")
# 你也可以指定下载到特定的本地目录
# local_path = hf_hub_download(repo_id=model_id, filename=filename, local_dir="./my_deepseek_files")
# print(f"文件 {filename} 已下载到指定目录：{local_path}")

说明： 这种方式在你需要对模型文件进行更细粒度的管理时非常有用。但对于完整的模型加载，还是推荐使用`transformers`库。

方式三：通过Hugging Face网页手动下载

如果你不想写代码，或者网络环境较差，可以尝试手动从Hugging Face网页下载模型文件。

步骤：

访问DeepSeek的官方Hugging Face空间：
选择你想要下载的模型，点击进入其页面，例如。
点击页面上方的“Files and versions”标签。
你会看到模型仓库中的所有文件列表。对于每个文件，旁边通常会有一个下载图标（一个小箭头），点击即可开始下载。

注意：

大模型通常由多个分片文件（如``）组成，手动下载可能比较繁琐，且容易出错。
某些模型可能需要先接受使用协议才能下载（例如Llama系列），DeepSeek模型目前通常是直接开放的。
这种方式无法提供断点续传，如果文件过大，网络不稳定可能导致下载失败。

方式四：下载GGUF量化模型并使用本地LLM工具（CPU/低显存GPU友好）

如果你没有高性能显卡，或者想在CPU上运行DeepSeek，那么GGUF量化模型是你的最佳选择。这些模型通常由社区贡献者在DeepSeek官方模型的基础上进行量化。

1. 寻找GGUF模型：

访问Hugging Face，搜索DeepSeek的GGUF版本。最常见的是在的个人主页上。
在TheBloke的仓库中搜索`DeepSeek`，例如`deepseek-ai-DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF`。
进入模型页面后，点击“Files and versions”标签，你会看到许多`.gguf`结尾的文件，它们代表不同的量化级别（例如Q4_K_M、Q5_K_M等）。Q4通常是性能与文件大小的良好平衡点。选择一个你想要的版本，手动下载它。

2. 使用Ollama运行GGUF模型（最简便）：
Ollama是一个非常方便的本地LLM工具，它封装了，让运行GGUF模型变得极其简单。

步骤：

访问Ollama官网下载并安装Ollama客户端。
安装完成后，打开命令行，可以直接从Ollama库中拉取并运行DeepSeek模型（如果Ollama已收录）。
ollama run deepseek-coder
(注意：这需要Ollama官方已收录DeepSeek模型，并且它会自动下载GGUF版本。如果官方未收录特定DeepSeek版本，你可以尝试下一步导入自定义GGUF。)

导入自定义GGUF模型：如果你手动下载了TheBloke的某个DeepSeek GGUF文件，可以创建一个Modelfile来导入。

在你存放GGUF文件的目录中，创建一个名为`Modelfile`的文件（没有后缀名）。
编辑`Modelfile`，内容如下（将`path/to/your/`替换为你实际的文件路径）：
FROM path/to/your/
TEMPLATE """{{ if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}{{ if .Prompt }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant
"""
MESSAGE "<|im_start|>system你是一个有帮助的AI助手。<|im_end|><|im_start|>user{{ .Prompt }}<|im_end|><|im_start|>assistant"

在`Modelfile`所在的目录下，打开命令行，执行：
ollama create deepseek-v2-custom -f Modelfile
`deepseek-v2-custom`是你给这个模型起的名称。
导入成功后，即可运行：
ollama run deepseek-v2-custom

3. 使用Text-Generation-WebUI运行GGUF模型：
Text-Generation-WebUI提供了一个功能丰富的Web界面来运行各种本地LLM，也支持GGUF格式。

步骤：

按照上的说明进行安装。
启动WebUI后，在“Model”标签页下，选择“Load a model from your computer”。
将你下载的GGUF文件放入WebUI的`models`目录下，然后在下拉菜单中选择它并加载。
切换到“Chat”或“Instruct”标签页即可与模型交互。

下载与本地部署的注意事项与常见问题

在下载和部署DeepSeek模型时，你可能会遇到一些问题，提前了解可以帮你少走弯路：

硬盘空间： DeepSeek模型文件通常非常大（几十GB到几百GB不等），请确保你有足够的硬盘空间。量化版本会小很多，但依然需要预留几十GB。
GPU显存 (VRAM)：

如果使用`transformers`库加载全精度模型（FP32/BF16/FP16），你将需要一块拥有足够显存的GPU。例如，7B模型可能需要20GB+显存（FP32），10GB+显存（BF16/FP16）。236B的DeepSeek-V2则需要数百GB显存。
如果显存不足，`device_map="auto"`可能会将部分层卸载到CPU，导致推理速度显著变慢。
GGUF量化模型则对显存要求大大降低，甚至可以在只有几GB显存的集成显卡或纯CPU上运行，但推理速度也会相应变慢。

网络速度： 模型文件巨大，下载时间可能会很长。确保你的网络连接稳定。
Python环境： 推荐使用`conda`或`venv`创建独立的Python虚拟环境，避免库版本冲突。
`git lfs`： 如果你尝试直接使用`git clone`从Hugging Face仓库克隆模型（不推荐给新手），你需要先安装Git Large File Storage (LFS) 才能正确下载大文件。不过，`transformers`和`huggingface_hub`库已经内置处理了LFS，通常不需要手动干预。
模型安全性： 尽管DeepSeek是开源模型，但在生产环境中使用任何AI模型时，都应进行充分的安全评估和测试，以防潜在的偏见、幻觉或不当内容生成。