简介：本文详解Windows 10系统下离线安装DeepSeek的完整流程，涵盖环境准备、依赖配置、安装包获取、安装执行及验证等关键环节，适用于无网络环境或需要稳定版本控制的场景。

一、离线安装场景与前置条件

1.1 离线安装适用场景

企业内网环境限制（如金融、医疗行业）
开发测试环境需要版本锁定
带宽不足或网络不稳定区域
特殊安全要求禁止连接外部网络

1.2 系统环境要求

Windows 10 64位专业版/企业版（版本号≥1809）
至少8GB可用内存（推荐16GB）
50GB以上磁盘空间（含依赖库）
管理员权限账户

1.3 必备工具准备

离线安装包（需提前从官方渠道获取）
依赖库压缩包（包含CUDA、cuDNN等）
7-Zip解压工具
PowerShell 5.1+（Windows 10默认集成）

二、离线依赖库配置

2.1 NVIDIA驱动离线安装

从NVIDIA官网下载对应显卡的离线驱动包（.exe格式）
通过USB设备传输至目标机器

执行安装命令：

Start-Process -FilePath "C:\path\to\driver.exe" -ArgumentList "-s -noreboot" -Wait

验证安装：

Get-WmiObject Win32_VideoController | Select-Object Name, DriverVersion

2.2 CUDA Toolkit离线部署

下载CUDA 11.8离线安装包（本地版约2.8GB）

解压至临时目录：

Expand-Archive -Path "cuda_11.8.0_win10_network.zip" -DestinationPath "C:\CUDA_Temp"

静默安装：

Start-Process -FilePath "C:\CUDA_Temp\setup.exe" -ArgumentList "-s -n" -Wait

环境变量配置：

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("PATH", $env:PATH + ";C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin", [System.EnvironmentVariableTarget]::Machine)

2.3 cuDNN离线配置

下载对应CUDA版本的cuDNN压缩包

解压后复制文件至CUDA目录：

Copy-Item -Path "C:\cudnn_files\*.dll" -Destination "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin" -Recurse

验证版本：

Get-ChildItem "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin\cudnn*.dll" | Select-Object Name, Length

三、DeepSeek离线安装流程

3.1 安装包获取与验证

从官方渠道下载离线安装包（.whl或.exe格式）

验证文件完整性：

Get-FileHash -Path "deepseek_offline.whl" -Algorithm SHA256

对比官方提供的哈希值

3.2 创建Python虚拟环境（可选）

python -m venv "C:\DeepSeek_Env"
.\DeepSeek_Env\Scripts\Activate.ps1

3.3 离线安装执行

方法一：pip离线安装

准备依赖包：

pip download deepseek -d "C:\offline_packages" --platform win_amd64 --python-version 38 --only-binary=

执行离线安装：

pip install --no-index --find-links="C:\offline_packages" deepseek

方法二：直接安装（适用于.exe包）

Start-Process -FilePath "deepseek_installer.exe" -ArgumentList "/S /D=C:\DeepSeek" -Wait

3.4 配置文件修改

编辑配置文件（通常位于C:\ProgramData\DeepSeek\config.yaml）

关键参数设置示例：

device: cuda
precision: fp16
batch_size: 32
max_seq_len: 2048

四、安装后验证与测试

4.1 服务状态检查

Get-Service -Name "DeepSeek*" | Select-Object Name, Status, StartType

4.2 功能测试

创建测试脚本test_deepseek.py：

from deepseek import Model
model = Model.from_pretrained("local_path")
output = model.generate("Hello, DeepSeek!")
print(output)

执行测试：
```
python test_deepseek.py
```

4.3 日志分析

检查日志文件（通常位于C:\DeepSeek\logs），重点关注：

GPU初始化状态
内存分配情况
模型加载时间

五、常见问题解决方案

5.1 依赖冲突处理

使用pip check检测冲突
创建独立虚拟环境

手动指定依赖版本：

pip install torch==1.13.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

5.2 CUDA版本不匹配

确认安装的CUDA版本：
```
nvcc --version
```
重新安装匹配的cuDNN版本

在配置文件中指定CUDA路径：

cuda_home: "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8"

5.3 权限问题解决

以管理员身份运行PowerShell

修改安装目录权限：

icacls "C:\DeepSeek" /grant "Users":(F) /T

关闭可能占用的进程：

Stop-Process -Name "python" -Force -ErrorAction SilentlyContinue

六、优化建议

性能调优：
- 调整batch_size参数平衡内存使用和吞吐量
- 启用TensorCore加速（需Volta及以上架构GPU）
- 使用nvidia-smi监控GPU利用率
稳定性增强：
- 定期清理模型缓存（位于%APPDATA%\DeepSeek\cache）
- 设置自动重启机制（通过Windows任务计划程序）
- 配置看门狗服务监控进程状态
版本管理：
- 建立内部镜像仓库存储安装包
- 使用Chocolatey等包管理器进行版本控制
- 记录每次升级的变更日志

七、进阶部署方案

7.1 容器化部署（需Docker Desktop离线版）

准备Docker镜像：

FROM nvidia/cuda:11.8.0-base-win2019
COPY deepseek_offline.whl /tmp/
RUN pip install /tmp/deepseek_offline.whl

构建并导出镜像：

docker build -t deepseek:offline .
docker save -o deepseek_offline.tar deepseek:offline

7.2 分布式部署

配置主从节点通信：

master_node: "192.168.1.100"
worker_nodes:
- "192.168.1.101"
- "192.168.1.102"

使用MPI进行进程间通信：

mpiexec -n 4 -hosts 192.168.1.100,192.168.1.101 python distributed_train.py

通过以上步骤，开发者可以在完全离线的Windows 10环境中完成DeepSeek的部署，既保证了安装过程的可控性，又满足了企业级应用对稳定性和安全性的要求。建议在实际部署前先在测试环境验证所有步骤，并建立完善的回滚机制。

Windows 10离线部署DeepSeek全流程指南