在 Windows 上安装 DeepSeek 的完整指南

DeepSeek 是一款高性能的深度学习框架，支持模型训练、推理及分布式计算，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。本文将详细介绍如何在 Windows 系统上完成 DeepSeek 的安装与基础配置，帮助开发者快速搭建开发环境。

一、安装前环境准备

1.1 系统要求

• 操作系统：Windows 10/11（64位版本）
• 硬件配置：建议至少 16GB 内存，NVIDIA GPU（支持 CUDA 11.x 及以上）
• 磁盘空间：需预留 20GB 以上可用空间（含依赖库）

1.2 安装必要工具

1.2.1 Python 环境

• 访问 Python 官网 下载最新稳定版（推荐 3.8-3.11）
• 安装时勾选 Add Python to PATH 选项
• 验证安装：

  python --version
  pip --version

1.2.2 Visual Studio 构建工具

• 下载 Visual Studio 2022 安装程序
• 选择 “使用 C++ 的桌面开发” 工作负载
• 确保勾选 MSVC v143 - VS 2022 C++ x64/x86 生成工具

1.2.3 CUDA 与 cuDNN（GPU 加速必备）

• 根据 GPU 型号下载对应 CUDA Toolkit（如 CUDA 11.8）
• 从 NVIDIA cuDNN 页面 下载与 CUDA 版本匹配的 cuDNN 库
• 解压 cuDNN 后，将 bin、include、lib 目录内容复制到 CUDA 安装目录的对应文件夹中

二、安装 DeepSeek 核心组件

2.1 方法一：通过 pip 安装预编译包（推荐新手）

pip install deepseek-core --index-url https://pypi.org/simple

注意：若遇到网络问题，可添加国内镜像源：

pip install deepseek-core -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2 方法二：源码编译安装（高级用户）

2.2.1 克隆源码仓库

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

2.2.2 创建并激活虚拟环境

python -m venv venv_deepseek
.\venv_deepseek\Scripts\activate

2.2.3 安装依赖库

pip install -r requirements.txt

2.2.4 编译核心模块

• 打开 x64 Native Tools Command Prompt for VS 2022
• 进入项目目录后执行：

  python setup.py build_ext --inplace

• 若编译成功，目录下会生成 .pyd 或 .dll 文件

三、配置环境变量

3.1 设置 CUDA 路径

1. 右键 此电脑 → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量
2. 在 系统变量 中新建：
   • 变量名：CUDA_PATH
   • 变量值：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8（根据实际路径调整）
3. 在 Path 变量中添加：
   • %CUDA_PATH%\bin
   • %CUDA_PATH%\libnvvp

3.2 验证 CUDA 可用性

nvcc --version

输出应显示 CUDA 版本号（如 release 11.8, V11.8.89）

四、验证安装

4.1 运行测试脚本

import deepseek
print(deepseek.__version__)
# 测试GPU支持
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Using device: {device}")

4.2 运行官方示例

1. 从 DeepSeek 仓库的 examples 目录选择一个脚本（如 mnist_train.py）
2. 执行命令：

   python examples/mnist_train.py

3. 观察输出日志，确认无报错且训练进度正常

五、常见问题解决

5.1 依赖冲突

• 现象：pip install 时提示版本冲突
• 解决方案：

  pip install --ignore-installed 包名
  # 或创建干净虚拟环境重新安装

5.2 CUDA 版本不匹配

• 现象：RuntimeError: CUDA version mismatch
• 解决方案：
  1. 卸载现有 CUDA Toolkit
  2. 下载与 DeepSeek 要求一致的版本（如 11.8）
  3. 重新安装 cuDNN

5.3 GPU 不可用

• 现象：torch.cuda.is_available() 返回 False
• 排查步骤：
  1. 确认 NVIDIA 驱动已安装：nvidia-smi
  2. 检查 CUDA 路径是否正确
  3. 更新驱动至最新版

六、性能优化建议

6.1 启用混合精度训练

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
with autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

6.2 使用分布式训练

import torch.distributed as dist
dist.init_process_group(backend='nccl')
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

七、卸载与清理

7.1 卸载 DeepSeek

pip uninstall deepseek-core
# 或手动删除编译生成的 `.pyd` 文件

7.2 清理环境变量

1. 删除 CUDA_PATH 变量
2. 从 Path 中移除 CUDA 相关路径

八、扩展资源

• DeepSeek 官方文档
• PyTorch Windows 安装指南
• NVIDIA CUDA 编程指南

通过以上步骤，您已成功在 Windows 系统上完成 DeepSeek 的安装与配置。如需进一步开发，可参考官方提供的 API 文档和示例代码。”