需完成环境隔离、依赖预下载、模型本地化加载及服务启动四步离线部署：一、联网机导出依赖并下载wheel包与模型压缩包；二、离线机安装miniconda并仅从本地wheel安装；三、解压模型至固定路径并设hf_hub_offline=1；四、使用gradio离线静态资源构建web ui；五、启用sqlite本地存储与内网绑定。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您希望在无网络环境下运行DeepSeek模型，则需完成完整的离线部署流程。该过程涉及环境隔离、依赖预下载、模型文件本地化加载及服务启动等关键环节。以下是实现DeepSeek私有化离线部署的具体操作步骤：
一、准备离线依赖与模型文件
离线部署的前提是所有必要组件（Python包、CUDA工具、模型权重）均需提前在有网环境中下载并转移至目标机器。避免在离线环境中执行任何联网安装或远程拉取操作。
1、在联网机器上创建专用conda环境并导出依赖清单：
conda create -n deepseek_offline python=3.10
conda activate deepseek_offline
pip install torch==2.1.0+cu121 transformers==4.35.0 faiss-cpu chromadb==0.4.12 accelerate==0.27.2
pip freeze > requirements_offline.txt
2、使用pip download命令批量下载wheel包：
pip download -r requirements_offline.txt --no-deps --platform manylinux2014_x86_64 --python-version 310 --only-binary=:all: -d ./offline_wheels
3、从Hugging Face镜像站或官方GitHub Release页面下载指定模型压缩包（如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B），保存为deepseek-r1-qwen7b-offline.tar.gz，并校验SHA256哈希值。
4、将offline_wheels/目录与模型压缩包整体拷贝至目标离线主机的/opt/deepseek/offline/路径下。
二、配置离线Python环境
在目标主机上重建完全隔离的运行时环境，确保不调用系统级Python或全局pip源，所有依赖均来自本地wheel文件。
1、安装Miniconda3（离线安装包需提前下载）：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda3
2、初始化conda并创建离线专用环境：
$HOME/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc
conda create -n deepseek_local python=3.10
3、激活环境后强制仅从本地wheel安装依赖：
conda activate deepseek_local
pip install --find-links ./offline_wheels --no-index --trusted-host None ./offline_wheels/*.whl
4、验证核心库可导入：
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
python -c "from transformers import AutoTokenizer; print('OK')"
三、解压并注册本地模型路径
模型文件不得通过AutoModel.from_pretrained()远程加载，必须显式指向本地解压后的目录结构，以绕过Hugging Face Hub访问。
1、解压模型压缩包至固定路径：
tar -xzf deepseek-r1-qwen7b-offline.tar.gz -C /opt/deepseek/models/
2、确认模型目录包含以下关键文件：
config.json、pytorch_model.bin、tokenizer.json、tokenizer_config.json
3、修改启动脚本中的模型加载逻辑，替换为绝对路径引用：
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/opt/deepseek/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", torch_dtype="auto", device_map="auto")
4、设置环境变量禁用远程检查：
export HF_HUB_OFFLINE=1
export TRANSFORMERS_OFFLINE=1
四、构建离线Web UI服务
采用Gradio或FastAPI封装模型推理接口，并打包为单体可执行服务，不依赖外部CDN资源或在线字体/JS库。
1、下载Gradio离线静态资源包（v4.38.0）：
wget https://github.com/gradio-app/gradio/releases/download/v4.38.0/gradio-offline-static.zip
2、解压至./gradio_static/，并在Gradio启动时指定静态路径：
gr.Interface(...).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, static_assets="./gradio_static/")
3、禁用Gradio自动更新检查：
export GRADIO_ANALYTICS_ENABLED=false
4、启动服务前预编译前端资源：
cd ./gradio_static && npm ci --no-save && npm run build
五、启用本地SQLite持久化与权限控制
所有元数据、会话记录、用户配置均存储于本地SQLite数据库，不连接任何外部数据库服务，同时限制HTTP服务仅绑定内网地址。
1、初始化嵌入式数据库：
deepseek init-db --db-path /opt/deepseek/data/db.sqlite3
2、编辑配置文件config.yaml，设置：
database: sqlite:///opt/deepseek/data/db.sqlite3
webui_host: 127.0.0.1
webui_port: 7860
3、关闭所有外部日志上报与遥测功能：
export DEEPSEEK_TELEMETRY_ENABLED=false
export LOG_LEVEL=WARNING
4、以非root用户启动服务：
sudo -u deepseek-user deepseek start --config /opt/deepseek/config.yaml
