一站式获取deepseek本地安装全部工具：含官方模型权重包、cuda/cudnn镜像包、python离线wheel集合、推理启动脚本套件及量化工具链压缩包，覆盖下载、环境配置、依赖安装与服务部署全流程。
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如果您希望在本地环境中成功安装并运行DeepSeek模型，但面临工具缺失、依赖混乱或下载渠道不可靠等问题，则可能是由于缺乏统一、可信且完整的工具集。以下是获取DeepSeek本地安装所需全部工具的一站式方案：
一、官方模型权重与配置文件包
该包包含DeepSeek各版本（如DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder、DeepSeek-MoE）的完整模型权重、tokenizer配置、modeling脚本及license文件，确保与Hugging Face Transformers或vLLM等推理框架兼容。
1、访问https://huggingface.co/deepseek-ai，在模型卡片页点击“Files and versions”标签页。
2、定位到目标模型（例如deepseek-ai/DeepSeek-VL-7B），确认其License为MIT或Apache-2.0。
3、点击右侧“Download repository files”按钮，选择Git LFS enabled ZIP archive格式下载。
二、CUDA与cuDNN环境镜像压缩包
针对NVIDIA GPU用户，该压缩包预整合了与PyTorch 2.3+兼容的CUDA 12.1 Toolkit精简版及对应cuDNN v8.9.7库文件，规避官网下载慢、版本错配导致torch.cuda.is_available()返回False的问题。
1、进入https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，跳转至CUDA 12.1.1下载页。
2、选择操作系统与架构后，在页面底部找到"CUDA Toolkit 12.1.1 Patch 1"链接，下载runfile（local）安装包。
3、同步前往https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，登录后下载cuDNN v8.9.7 for CUDA 12.x的tar包。
三、Python依赖离线wheel集合
该集合涵盖torch、transformers、accelerate、bitsandbytes、vLLM、llama_cpp_python等核心依赖的预编译wheel文件，适配Linux x86_64 + Python 3.10/3.11，避免pip install时因源码编译失败或网络中断导致安装中止。
1、打开https://download.pytorch.org/whl/cu121，下载torch-2.3.1+cu121-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
2、访问https://github.com/huggingface/transformers/releases，在Latest Release附件中下载transformers-4.41.2-py3-none-any.whl。
3、进入https://github.com/vllm-project/vllm/releases，下载vllm-0.4.2-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl。
四、本地推理服务启动脚本套件
该套件提供开箱即用的CLI与WebUI双模式启动脚本，内置自动GPU显存检测、量化参数模板（AWQ/GGUF）、端口冲突规避逻辑，支持一键加载DeepSeek模型并暴露OpenAI兼容API。
1、克隆仓库：git clone https://github.com/unsloth-ai/unsloth.git，进入examples/deepseek目录。
2、执行chmod +x start_api.sh && ./start_api.sh --model deepseek-ai/DeepSeek-Coder-33B-Instruct。
3、若需WebUI，运行python webui.py --model-path ./models/deepseek-coder-33b-instruct。
五、模型转换与量化工具链压缩包
该工具链集成llama.cpp、AutoGPTQ、Marlin、ExLlamaV2四套主流量化引擎的可执行二进制与Python绑定，支持将Hugging Face格式DeepSeek模型无损转换为GGUF、GPTQ、MARLIN、EXL2格式，显著降低显存占用。
1、下载llama.cpp预编译版：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases/download/commit-d5e52d5/llama-batched-cuda-x86_64.zip。
2、获取AutoGPTQ wheel：https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ/releases/download/v0.7.1/auto_gptq-0.7.1+cuda121-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl。
3、拉取ExLlamaV2源码：git clone --recursive https://github.com/turboderp/exllamav2，进入目录执行pip install -e .。
