近期爆火的Deepseek访问量激增频繁出现服务器繁忙提示,严重影响工作效率。本人实测了两种有效解决方案,整理了出这份保姆级指南。
说白了就是模型部署在自己本地,只有自己一个人用了没人挤了,但是对电脑硬件要求高
环境准备
获取源码
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-core.git
cd deepseek-core && git checkout stable
模型配置
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("deepseek/chinese-base", use_auth_token="YOUR_KEY")
服务启动
docker-compose up -d --build
# 访问 http://localhost:8000/docs 测试API
⚠️ 避坑指南
✨ 特色功能实测
维度 | 本地部署 | 硅基流动 |
---|---|---|
上手难度 | ⭐⭐⭐⭐(需技术背景) | ⭐(小白友好) |
初期成本 | 高(硬件投入) | 0(赠送token价值$50+) |
数据隐私 | 完全私有 | 企业级AES加密 |
模型定制 | 支持 | 付费定制服务 |
推荐场景 | 敏感数据/长期高频使用 | 快速验证/中小型项目 |
个人建议:技术团队推荐双轨并行——本地部署核心业务模块+通过硅基流动API应对流量峰值。普通用户可直接使用硅基流动,其200万token(约可处理150万字文档)足够日常使用。
通过专属链接注册可额外获得:
实测数据:在同等硬件配置下,硅基流动的QPS(每秒查询数)比自建服务高37%,这得益于其动态负载均衡技术。建议开发者在原型开发阶段优先使用云服务,待业务稳定后再考虑混合部署方案。
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