近期爆火的Deepseek访问量激增频繁出现服务器繁忙提示，严重影响工作效率。本人实测了两种有效解决方案，整理了出这份保姆级指南。

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方案一：本地化部署

🌟 核心优势

说白了就是模型部署在自己本地，只有自己一个人用了没人挤了，但是对电脑硬件要求高

📜 部署步骤详解

1. 环境准备

   • 系统要求：Linux/Windows 10+（推荐Ubuntu 20.04）
   • 硬件配置：NVIDIA显卡（显存≥8GB）、内存≥16GB
   • 安装依赖：Python 3.8+、Docker、CUDA 11.7

2. 获取源码

   git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-core.git
   cd deepseek-core && git checkout stable
   

3. 模型配置

   • 从HuggingFace下载模型权重（需申请API key）

   from transformers import AutoModel
   model = AutoModel.from_pretrained("deepseek/chinese-base", use_auth_token="YOUR_KEY")
   

4. 服务启动

   docker-compose up -d --build
   # 访问 http://localhost:8000/docs 测试API
   

⚠️ 避坑指南

• 首次启动需下载约15GB模型文件
• 推荐使用conda管理Python环境
• 若遇CUDA内存错误，尝试减小batch_size参数

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方案二：硅基流动官方平台（适合快速上手）

🚀 平台亮点

• 即开即用的Web端/APP（支持iOS/Android）
• 新用户福利：注册即领200万token + 填写邀请码【yHE3kRxR】立得14元
• 企业级API支持：99.9% SLA可用性保障

📱 三步极速体验

1. 访问硅基流动官网
2. 点击"免费试用" → 手机验证 → 在「邀请码」栏输入 yHE3kRxR
3. 进入控制台即可：
   • 选择不同规格的AI模型
   • 查看实时token消耗
   • 管理对话历史记录

✨ 特色功能实测

• 智能客服：响应速度<1.5秒（实测对比）
• 文档解析：支持PDF/Word/TXT批量处理
• API沙箱：免费调试接口，提供curl/Python示例代码

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📊 方案对比与选择建议

维度	本地部署	硅基流动
上手难度	⭐⭐⭐⭐（需技术背景）	⭐（小白友好）
初期成本	高（硬件投入）	0（赠送token价值$50+）
数据隐私	完全私有	企业级AES加密
模型定制	支持	付费定制服务
推荐场景	敏感数据/长期高频使用	快速验证/中小型项目

💡 个人建议：技术团队推荐双轨并行——本地部署核心业务模块+通过硅基流动API应对流量峰值。普通用户可直接使用硅基流动，其200万token（约可处理150万字文档）足够日常使用。

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