必须纯离线部署DeepSeek模型：①联网机导出依赖清单并下载wheel包；②下载校验模型压缩包；③离线机用Miniconda创建环境并本地安装；④Gradio或Ollama方式加载模型启动问答服务。
☞☞☞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☜☜☜
要在无网络连接的电脑上运行DeepSeek模型并实现本地问答，必须绕过所有在线依赖环节，从环境、模型、UI到服务全部走纯离线路径——任何一步尝试联网都会导致部署失败或卡在下载阶段。
准备离线资源包（联网机操作）
这一步必须在有网的机器上完成，且不能跳过校验环节。直接复制粘贴命令即可执行：
① 创建隔离环境并导出纯净依赖清单：
conda create -n ds-offline python=3.10 && conda activate ds-offline && pip install torch==2.1.0+cu121 transformers==4.35.0 accelerate==0.27.2 gradio==4.39.0 && pip freeze > requirements.txt
② 批量下载wheel包（关键！必须加--no-deps避免递归联网）：
pip download -r requirements.txt --no-deps --platform manylinux2014_x86_64 --python-version 310 --only-binary=:all: -d ./wheels
③ 下载模型压缩包：访问 Hugging Face 镜像站（hf-mirror.com），搜索 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，下载完整 .safetensors + config.json + tokenizer 的 tar.gz 包，命名为 deepseek-r1-7b-offline.tar.gz；【务必用 sha256sum 核对哈希值，否则解压后会报 model not found】
④ 将 ./wheels/ 目录和 deepseek-r1-7b-offline.tar.gz 一起打包成 offline-pkg.zip，拷贝至目标离线机的 /opt/deepseek/ 路径下。
离线机安装Miniconda与专用环境
不要复用系统Python，也不要调用conda默认源——所有包必须来自本地wheel。
下载 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh（提前在联网机下载好）并执行：
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda3
初始化conda并创建空环境：
$HOME/miniconda3/bin/conda init bash && source ~/.bashrc && conda create -n ds-local python=3.10 -y
激活后强制仅从本地安装：
conda activate ds-local && pip install --find-links ./wheels --no-index --upgrade --force-reinstall torch transformers accelerate gradio
加载模型并启动问答服务
方法一：用Gradio写最简推理脚本（推荐，无需额外UI软件）
解压模型到固定路径：
tar -xzf deepseek-r1-7b-offline.tar.gz -C /opt/deepseek/models/
新建 app.py，内容如下：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import gradio as gr
import os
os.environ["HF_HUB_OFFLINE"] = "1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/opt/deepseek/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/opt/deepseek/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B")
def respond(msg): return tokenizer.decode(model.generate(tokenizer.encode(msg, return_tensors="pt").to("cuda"))[0])
gr.ChatInterface(respond).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)
运行：
python app.py
方法二：用Ollama离线加载（需提前在联网机导出模型）
在联网机执行：
ollama create ds7b -f Modelfile
其中Modelfile内容为：
FROM /path/to/deepseek-r1-7b-offline.tar.gz
RUN chmod -R 755 /root/.ollama/models/blobs/
SAVE ds7b
导出为 ollama-ds7b.tar：
ollama save ds7b > ollama-ds7b.tar
在离线机导入：
ollama load
【注意：Ollama方式必须用ollama load命令导入，不能直接复制models目录，否则无法识别】
绑定内网地址供多设备访问
默认Gradio只监听127.0.0.1，局域网其他设备无法访问。修改app.py中launch参数：
gr.ChatInterface(respond).launch(
server_name="0.0.0.0",
server_port=7860,
share=False,
auth=("admin", "123456")
)
防火墙放行端口：
sudo ufw allow 7860
在同局域网的手机或另一台电脑浏览器中输入 http://[离线机IP]:7860 即可打开问答界面。
