DeepSeek爆火以来，因为技术开源，考虑官方服务器拥塞、行业应用定制化需求、数据安全等因素，很多企业和个人开始选择本地化部署。
本地化部署的方法有很多，结合后期是用于微调还是搭建知识库等应用方向，结合企业或个人的硬件配置情况、尤其是显卡的配置情况，结合企业数据安全、权限配置、定制化开发等因素，到底哪种方法才是最适合自己的？建议大家在部署前一定要擦亮眼睛，多研究，才能做出正确的判断，而不是人云亦云，一窝蜂的跟进。
本篇文章旨在汇总各种本地化部署DeepSeek基础模型的方法，供各位研究参考，内容会根据面世的部署方法持续更新，所以建议朋友们收藏查阅。
一般的企业不具备微调模式的基础条件，更多的适合搭建RAG，后面我还会给出一篇在本地DeepSeek上搭建RAG的方案大全。
一、不同部署方案简介
不同的部署方式在性能、灵活性、易用性和适用场景上各有优劣。以下是各种部署方式的区别及其适合的应用场景：
1. Ollama
特点：
专用工具：针对特定模型的部署工具。
易用性：通常提供简单易用的接口和命令行工具。
性能：针对特定场景进行了优化。
适合场景：
特定模型部署：适合需要快速部署特定模型的场景。
简化部署流程：适合希望减少部署复杂性的用户。
小规模应用：适合实验性或小规模应用。自己练手玩玩或者小企业内部体验，用这种就可以了。
2. Xinference
特点：
专用工具：针对特定模型或任务优化的部署工具。
易用性：通常提供简单易用的接口和命令行工具。
性能：针对特定场景进行了优化，性能较好。
适合场景：
特定模型部署：适合需要快速部署特定模型的场景。
简化部署流程：适合希望减少部署复杂性的用户。
中大规模应用：支持横向扩展，一般的中小企业可以首选。
3. Hugging Face Transformers
特点：
易用性：直接使用 transformers 库加载和运行模型，适合快速原型开发。
灵活性：支持多种模型架构和任务（如文本生成、分类等）。
性能：依赖 PyTorch 或 TensorFlow，性能中等。
适合场景：
快速实验：适合研究人员和开发者快速测试模型。
小规模部署：适合本地或小规模服务器部署。
开发环境：适合开发阶段的模型调试和验证。
4. FastAPI/Flask 部署为 API
特点：
易用性：通过 RESTful API 提供服务，易于集成到现有系统中。
灵活性：支持自定义输入输出格式和业务逻辑。
性能：依赖后端框架的性能，通常需要额外优化（如异步处理、批处理）。
适合场景：
生产环境：适合将模型部署为微服务，供其他系统调用。
多语言支持：通过 HTTP 接口，支持多种编程语言调用。
中小规模应用：适合中小规模的企业应用或云服务。
5. ONNX 和 ONNX Runtime
特点：
性能：ONNX Runtime 提供了高效的推理性能，支持跨平台优化。
跨平台：支持多种硬件（CPU、GPU）和操作系统（Linux、Windows）。
模型转换：需要将模型转换为 ONNX 格式，可能涉及额外步骤。
适合场景：
高性能推理：适合对推理速度要求较高的场景。
跨平台部署：需要在多种硬件或操作系统上部署模型的场景。
边缘计算：适合在资源受限的设备（如边缘设备）上运行模型。
6. TensorRT 加速
特点：
性能：显著提升 GPU 推理速度，适合大规模实时推理。
硬件依赖：需要 NVIDIA GPU 和 CUDA 环境。
复杂性：模型转换和优化需要一定技术门槛。
适合场景：
实时推理：适合对延迟要求极高的场景（如自动驾驶、实时翻译）。
大规模部署：适合需要处理大量请求的生产环境。
GPU 密集型应用：适合充分利用 GPU 资源的场景。
7. Ray 分布式部署
特点：
分布式：支持分布式计算，适合大规模模型部署。
灵活性：可以动态扩展计算资源。
复杂性：需要一定的分布式系统知识。
适合场景：
大规模分布式应用：适合需要处理海量数据或请求的场景。
弹性扩展：适合需要根据负载动态调整资源的场景。
多节点部署：适合在多台机器上部署模型的场景。
8. MLflow 管理模型
特点：
模型管理：支持模型版本管理、实验跟踪和部署。
易用性：提供统一的界面管理模型生命周期。
集成性：可以与其他工具（如 Kubernetes）集成。
适合场景：
模型生命周期管理：适合需要跟踪和管理多个模型版本的场景。
团队协作：适合团队协作开发和管理模型。
生产部署：适合将模型部署到生产环境并进行监控。
9. Docker部署
技术特性
轻量隔离：基于 Linux Namespace 实现进程级隔离，镜像分层存储（单层修改仅占用增量空间）
快速交付：CI/CD 流水线集成，秒级启动速度（相比虚拟机分钟级启动）
跨平台性：通过 docker run --platform 支持多架构镜像（x86/ARM/RISC-V）
适用场景
微服务架构：单容器承载单一服务，通过 Docker Compose 定义依赖拓扑
开发环境标准化：docker build -f Dockerfile.dev 构建包含调试工具的特殊镜像
边缘计算：适配资源受限设备（如树莓派）的轻量化部署
10. Kubernetes集群部署、云上部署
技术特性
自动化调度：基于资源请求（requests/limits）和节点标签（nodeSelector）的智能调度
服务发现：内置 DNS 服务（CoreDNS）实现 Pod 间通信
自愈能力：通过 livenessProbe 和 readinessProbe 自动重启异常 Pod
适用场景
无状态应用：通过 Deployment 管理多副本应用（如 Web 后端 API）
批处理任务：使用 Job 资源类型处理一次性计算任务（如 ML 模型训练）
混合云部署：通过 Federation v2 实现跨云服务商资源统一管理
11.Python环境原生部署、虚拟机部署
技术特性
强隔离性：通过 Hypervisor 实现硬件级虚拟化（如 KVM/QEMU）
完整 OS：每个 VM 拥有独立内核，支持传统应用（如 Windows 桌面程序）
安全边界：基于 vTPM 和内存加密（如 AMD SEV-SNP）实现安全增强
适用场景
遗留系统迁移：运行未容器化的老旧应用（如 .NET Framework 程序）
多租户隔离：通过 VLAN 和防火墙规则实现租户网络隔离
合规性要求：满足 HIPAA/GDPR 等法规的严格审计需求
二、各种方案总结对比
Ollama
性能：高
灵活性：低
易用性：高
适用场景：实验、特定模型部署、简化部署流程、小规模应用
Xinference
性能：高
灵活性：中
易用性：高
适用场景：特定模型部署、简化部署流程、中大规模应用
Hugging Face Transformers
性能：中等
灵活性：高
易用性：高
适用场景：快速实验、小规模部署、开发环境
FastAPI/Flask
性能：中等
灵活性：高
易用性：中
适用场景：生产环境、微服务、中小规模应用
ONNX 和 ONNX Runtime
性能：高
灵活性：中
易用性：中
适用场景：高性能推理、跨平台部署、边缘计算
TensorRT
性能：极高
灵活性：低
易用性：低
适用场景：实时推理、大规模部署、GPU 密集型应用
Ray
性能：高
灵活性：高
易用性：中
适用场景：大规模分布式应用、弹性扩展、多节点部署
MLflow
性能：中等
灵活性：中
易用性：高
适用场景：模型生命周期管理、团队协作、生产部署
三、本地部署方案的选择建议
快速实验和小规模部署：Hugging Face Transformers、Ollama、Xinference、Docker。
生产环境 API 服务：FastAPI/Flask。
高性能推理和跨平台部署：ONNX 和 ONNX Runtime。
实时推理和 GPU 加速：TensorRT。
大规模分布式部署：Ray、Kubernetes、云上部署。
模型生命周期管理：MLflow。
四、福利大放送：各种部署方案保姆式实操链接
每一种部署方案，我都会给出详细的保姆式实操过程，或者推荐经过验证的其他人的实操经验。关于DeepSeek应该部署在什么操作系统上，请参考（）。
要稳定、高效，首选Unbutu Linux 20.xx以上版本。
1.Linux系统上的部署
ollama方式部署deepseek：
Ubuntu 22 Linux上部署DeepSeek R1保姆式操作详解-CSDN博客
2.Windows系统上的部署
ollama方式部署deepseek：
Windows10上部署DeepSeek R1保姆式操作详解（ollama方式+ChatBox）-CSDN博客
Xinference方式部署deepseek：