DeepSeek本地部署教程：环境配置、模型量化与服务化部署指南

本地部署模型，最头疼的就是环境配置那一堆东西，光是依赖版本就能卡一下午。这份教程挺贴心，除了基础环境搭建，还讲了怎么做模型量化优化，一键部署服务，整个流程比较丝滑，适合想快速跑起来的你。

环境搭建部分比较友好，像PyTorch、Transformers版本号都有标出来，照着装就行，没啥坑。还贴心地加了conda虚拟环境的命令，新手也能跟得上。

量化优化这块，讲得还挺实在，主要用onnxruntime配合量化模型，CPU 推理也能跑得不赖。适合那些没显卡或者预算紧张的同学。和这个资源配套的还有一篇专门讲CPU优化的文章，推荐顺手看看，链接我也一并放下了。

服务化部署部分就更香了，用的是FastAPI加Docker，响应快，部署简单，适合本地测功能或者做原型验证。也顺带推荐一下Django Docker的那个教程，结构更重但适合复杂场景。

你要是正好在折腾Git部署或者想搞搞Kubernetes本地测试，也有现成的包，整合度还不错。反正照着这个教程走，整个部署流程都打通了，基本不用东拼西凑查资料。

如果你对部署还比较陌生，建议先从Docker这部分看起，再慢慢往量化和集群那块拓展。别怕折腾，这套资源是真能帮你少走弯路。