要在本地部署 DeepSeek 开源大模型，您可以按照以下步骤进行：

1. 环境准备

• 硬件要求：

  • GPU：至少一块支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，建议显存 16GB 以上。
  • 内存：建议 32GB 及以上。
  • 存储：至少 100GB 的可用磁盘空间。

• 软件要求：

  • 操作系统：Ubuntu 20.04 或以上版本。
  • CUDA Toolkit：确保与 GPU 驱动兼容。
  • Python：版本 3.8 或以上。

2. 安装必要的软件

• 安装 Python 虚拟环境管理工具：

  sudo apt update
  sudo apt install python3-venv
  

• 创建并激活虚拟环境：

  python3 -m venv deepseek_env
  source deepseek_env/bin/activate
  

• 升级 pip：

  pip install --upgrade pip
  

3. 获取 DeepSeek 模型代码

DeepSeek 已将其模型代码开源，您可以从其官方 GitHub 仓库获取：

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1.git
cd DeepSeek-R1

4. 安装依赖

在项目目录下，安装所需的 Python 库：

pip install -r requirements.txt

5. 下载预训练模型

根据您的需求，选择合适的模型版本（如 1.5B、7B 等）。您可以从官方提供的链接下载预训练模型，并将其放置在指定目录。

6. 配置模型

根据您的硬件配置和需求，修改配置文件（如 config.json），设置批处理大小、学习率等参数。

7. 运行模型

使用以下命令启动模型：

python run_model.py --config config.json

运行后，模型将加载预训练权重，并开始提供推理服务。

8. 测试模型

您可以使用提供的脚本或 API 接口，输入示例文本，验证模型的输出是否符合预期。

9. 参考资料

• 官方部署指南：DeepSeek-R1 GitHub 仓库
• 
   

数据安全性分析

1. 本地运行，不依赖外部 API

   • DeepSeek 开源大模型的推理过程完全在本地进行，不需要连接官方服务器，因此数据不会外传。
   • 只要你下载的是官方 开源模型权重，并且 未连接外部 API，本地推理的输入数据不会离开你的设备。

2. 检查代码是否有数据上传行为

   • 建议查看 run_model.py 或其他推理代码，搜索是否有 网络请求（如 HTTP、HTTPS、WebSocket），以确认没有隐形的数据传输。
   • 例如，检查代码是否有类似的行为：

     import requests
     requests.post("https://deepseek.ai/api", data=your_input)
     

   • 如果使用 Docker 运行，也可以限制网络访问：

     docker run --network=none deepseek_model
     

3. 避免使用官方 API

   • DeepSeek 可能提供 云端 API（类似 OpenAI GPT-4 API），如果你使用的是 DeepSeek 官方 API，而不是 本地推理，那么输入数据可能会传输到官方服务器进行处理。
   • 如果你对数据隐私有高要求，建议仅使用本地模型，不调用 API。

4. 离线部署方式

   • 完全离线运行：可以在 断网状态下 启动 DeepSeek，确保没有任何数据传输到外部服务器。

如何确保数据不会外传？

✅ 使用开源模型权重，不依赖云端 API。
✅ 检查代码，确认没有网络请求。
✅ 使用防火墙 或 沙盒环境 限制网络访问。
✅ 断网测试：在完全离线环境下运行推理，确保模型不依赖网络。

如果你部署的是 DeepSeek 官方 API 服务，那数据可能会被官方处理，但如果是本地推理，就不会上传数据到 DeepSeek 公司的服务器。