【实践一】自动化脚本一键式部署Windows系统DeepSeek大模型

网络之中充斥着林林总总的 DeepSeek 大模型本地部署教程，然而，鉴于其操作流程冗长繁杂，操作步骤繁多，且每一步均需人力干预，难以达成无人值守式部署，对于我们这些寻常之人而言，着实存在颇高的门槛。故而，历经对教程的深入研究以及多次亲身部署安装，特此输出一份自动化安装部署脚本，以利众人实现一键式安装部署。

1、系统要求

1.1 DeepSeek 不同版本对系统基本要求

DeepSeek-V1系列

参数规模：基础版本，支持1.5B-7B参数

系统要求：

CPU：4核以上

内存 ≥ 8GB（1.5B模型需4.2GB内存）

GPU：非必须，但CUDA支持可加速推理

存储：至少10GB磁盘空间

适用场景：基础代码生成、技术文档处理

DeepSeek-V2/V2.5系列

参数规模：3B-13B参数（V2.5支持量化版本如3B-int4）

系统要求：

CPU：8核以上

内存 ≥ 16GB

GPU：推荐NVIDIA显卡（显存≥8GB），量化版显存占用约3-4GB

存储：20GB以上，需支持快速I/O

特性：优化数学能力（MATH-500基准达82.8%）、长文本处理

DeepSeek-V3系列

参数规模：671亿参数（激活参数37亿）

系统要求：

CPU：16核以上

内存 ≥ 64GB

GPU：需NVIDIA A100/V100等专业卡（显存≥40GB）

存储：建议SSD ≥100GB

适用场景：大规模知识问答、复杂代码架构生成

DeepSeek-R1系列

参数规模：1.5B-7B参数（专注推理优化）

系统要求：

CPU：4核

内存 ≥ 8GB（多线程优化）

GPU：可选，

显存 ≥ 6GB（支持多实例混合部署）

特性：高推理速度（CPU 实例达 3 tokens/s，GPU实例达15 tokens/s）

1.2 不同参数规模对系统基本要求

参数规模

CPU要求

GPU要求

存储要求

典型场景

部署建议

1.5B

4核 / ≥4GB内存

无需（或显存≥4GB）

≥10GB SSD

轻量级代码生成、教育辅导

适合入门级设备纯CPU部署

3B-int4

4核 / ≥8GB内存

显存≥6GB（量化优化）

≥15GB SSD

数学问题求解、智能客服

推荐8G显存设备混合部署

8核 / ≥16GB内存

显存≥12GB（FP16精度）

≥20GB NVMe SSD

复杂文档分析、科研计算

需中高端显卡部署

13B

16核 / ≥32GB内存

显存≥24GB（非量化版）

≥50GB NVMe SSD

企业级智能决策、金融建模

需专业级计算卡部署

67B

32核 / ≥64GB内存

显存≥40GB（A100/V100）

≥100GB NVMe RAID

大规模知识问答、架构设计

需服务器级硬件部署

671亿参数

64核 / ≥256GB内存

显存≥80GB（多卡并行）

≥1TB NVMe RAID

国家级AI计算、超算中心

需分布式计算集群部署

2、准备

烦请依照您的部署需求，参照第 1 章节所述的系统要求，选取恰当的版本以及参数规模。鉴于安装过程中需联网下载安装包，故而在安装部署进程中，务必要保持网络的畅通以及 Windows 系统的正常处理运行状态，以避免部署过程出现异常中止的情况。

本文中以是以（16G内存+8G显存）Windows系统为例进行安装部署的，结合CPU/GPU混合部署特性，支持并行运行多个模型实例。

3、自动化部署

3.1 自动化部署脚本

创建自动化部署脚本文件

在部署的机器的任意目录下创建一个后缀为.ps1的文件用于保存自动化部署脚本，文件命名您可自行命名。

本文是在C盘下新建了一个名为 deepseek 的文件夹，文件夹下创建一个名为 deploly_deepseek.ps1的文件保存自动化部署脚本。

保存自动化部署脚本

将下面的脚本代码复制到您在第一步创建的后缀是 .ps1 文件中，本文是保存在deploly_deepseek.ps1中

不输出日志到文件版winget install --id Git.Git -ewinget install --id Python.Python.3.8 -e$ollamaUrl = "https://ollama.ai/download/OllamaSetup.exe" Invoke-WebRequest -Uri $ollamaUrl -OutFile "$env:TEMP\OllamaSetup.exe" Start-Process -Wait "$env:TEMP\OllamaSetup.exe" -ArgumentList "/S"git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git --branch multi-instancecd deepseekpython -m venv .venv.\.venv\Scripts\activatepip install -r requirements.txt --extra-index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ Start-Process powershell -ArgumentList "-Command python api.py --device cpu --port 8000 --model deepseek-r1-1.5b"Start-Process powershell -ArgumentList "-Command python api.py --device cuda --port 8001 --model deepseek-r1-3b-int4"ollama run deepseek-r1:1.5b --port 11434function Test-DeepSeekService($port, $deviceType) { $testPrompt = '{"prompt":"Hello, what is your name?"}' try { $response = Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:$port/generate" -Method Post -Body $testPrompt -ContentType "application/json" if ($response.result -match "DeepSeek") { Write-Host "√ $deviceType ($port) SUCCESS." } } catch { Write-Host "× $port FAILED: $_" }}Test-DeepSeekService -port 8000 -deviceType "CPU"Test-DeepSeekService -port 8001 -deviceType "GPU"Test-DeepSeekService -port 11434 -deviceType "Ollama"Get-Counter '\Process(*)\Working Set' | Where-Object {$_.InstanceName -match "python|ollama"}nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv输出日志到文件版$totalSteps = 12 $currentStep = 0 Write-Progress -Activity "env init" -Status "installing" -PercentComplete 0 try { $currentStep++ Write-Progress -Activity "install git" -Status "installing" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) $gitLog = Start-Process -Wait -PassThru -FilePath "winget" -ArgumentList "install --id Git.Git -e" -RedirectStandardOutput "$PWD\git_install.log" -RedirectStandardError "$PWD\git_error.log" if ($gitLog.ExitCode -ne 0) { throw "Git install failed!" } $currentStep++ Write-Progress -Activity "install Python3.8" -Status "installing..." -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) $pythonLog = Start-Process -Wait -PassThru -FilePath "winget" -ArgumentList "install --id Python.Python.3.8 -e" -RedirectStandardOutput "$PWD\python_install.log" -RedirectStandardError "$PWD\python_error.log" if ($pythonLog.ExitCode -ne 0) { throw "Python install failed!" } $currentStep++ Write-Progress -Activity "download Ollama" -Status "0%" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) $ollamaUrl = "https://ollama.ai/download/OllamaSetup.exe" $webClient = New-Object System.Net.WebClient $webClient.DownloadFileAsync([Uri]$ollamaUrl, "$env:TEMP\OllamaSetup.exe") while ($webClient.IsBusy) { $percent = [math]::Round(($webClient.BytesReceived/1MB)/(8/1MB)*100,2) Write-Progress -Activity "download Ollama" -Status "downloading $percent%" -PercentComplete $percent Start-Sleep -Milliseconds 100 } $currentStep++ Write-Progress -Activity "install Ollama" -Status "installing" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) $installLog = Start-Process -Wait -PassThru -FilePath "$env:TEMP\OllamaSetup.exe" -ArgumentList "/S" -PassThru if ($installLog.ExitCode -ne 0) { throw "Ollama install failed!" }} catch { Write-Host "× stage 1 failed: $_" -ForegroundColor Red exit 1 }Write-Progress -Activity "model seting" -Status "init" -PercentComplete 25 try { $currentStep++ Write-Progress -Activity "clone model" -Status "cloning" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) $gitOutput = & git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git --branch multi-instance 2>&1 | Tee-Object -FilePath "git_clone.log" if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "clone failed!" } $currentStep++ Write-Progress -Activity "init venv" -Status "creating" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) python -m venv .venv 2>&1 | Tee-Object -FilePath "venv_setup.log" $currentStep++ Write-Progress -Activity "install dependents" -Status "installing" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) & .\.venv\Scripts\activate $pipOutput = & pip install -r requirements.txt --extra-index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 2>&1 | Tee-Object -FilePath "pip_install.log" if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "dependents install failed!" }} catch { Write-Host "× stage 2 failed: $_" -ForegroundColor Red exit 2 }Write-Progress -Activity "server deploy" -Status "starting" -PercentComplete 55 try { $currentStep++ Write-Progress -Activity "starting CPU service" -Status "8000" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) $cpuProcess = Start-Process powershell -ArgumentList "-Command python api.py --device cpu --port 8000" -PassThru Start-Sleep -Seconds 2 if (-not $cpuProcess.HasExited) { Write-Host "√ CPU servcies started." } $currentStep++ Write-Progress -Activity "start GPU service" -Status "8001" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) $gpuProcess = Start-Process powershell -ArgumentList "-Command python api.py --device cuda --port 8001" -PassThru $gpuMem = (nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv,noheader,nounits) -as [int] if ($gpuMem -lt 3000) { throw "GPU service start failed!" } $currentStep++ Write-Progress -Activity "start Ollama" -Status "11434" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) $ollamaJob = Start-Job -ScriptBlock { ollama run deepseek-r1:1.5b --port 11434 } Start-Sleep -Seconds 5 if (-not (Get-NetTCPConnection -LocalPort 11434 -ErrorAction SilentlyContinue)) { throw "Ollama started failed!" }} catch { Write-Host "× stage 3 failed: $_" -ForegroundColor Red exit 3 }Write-Progress -Activity "test service" -Status "testing" -PercentComplete 85 try { function Test-Service { param($port, $type) $retry = 3 while ($retry -gt 0) { try { $response = Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:$port/generate" -Method Post -Body '{"prompt":"test"}' -TimeoutSec 5 if ($response.result -match "DeepSeek") { Write-Host "√ $type ($port) PASS" return $true } } catch { Start-Sleep -Seconds 2 $retry-- } } return $false } $currentStep++ Write-Progress -Activity "CPU service" -Status "8000" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) if (-not (Test-Service -port 8000 -type "CPU")) { throw "CPU service" } $currentStep++ Write-Progress -Activity "GPU service" -Status "8001" -PercentComplete ($currentStep/$totalSteps*100) if (-not (Test-Service -port 8001 -type "GPU")) { throw "GPU service" } $currentStep++ Write-Progress -Activity "Ollama" -Status "11434" -PercentComplete 100 if (-not (Test-Service -port 11434 -type "Ollama")) { throw "Ollama service" }} catch { Write-Host "× stage 4 failed: $_" -ForegroundColor Red exit 4 } Write-Host "`n SUCCESS" -ForegroundColor Green

脚本包含功能说明：

多级进度追踪总进度条显示整体完成度（12个关键步骤）子进度条显示当前操作的实时状态（如下载百分比）颜色标记成功/失败状态（绿色√ / 红色×）错误处理机制每个阶段独立异常捕获（try-catch块）关键操作退出码检查（winget/python安装）服务端口存活验证（Get-NetTCPConnection）日志记录功能所有操作输出重定向到日志文件（git_install.log 等）使用Tee-Object同时显示控制台输出和记录日志错误日志单独保存（*_error.log ）硬件状态监控 GPU显存占用实时检查（nvidia-smi）进程存活状态验证（HasExited属性）网络端口连通性测试修改安全策略，允许脚本运行检查当前执行策略打开 PowerShell 终端，输入命令查看当前策略状态：

同时按住 windows + R 打开运行窗口后键入 powershell 打开 powershell 命令行窗口