ds4

在本地显卡上直接跑 DeepSeek 4,数据不出机器

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 2361 🐛 待处理 855 👀 关注 173
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 24260
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

ds4 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队antirez
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言C
GitHub 星标★ 24260
上线时间2026-05-06 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积55.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-11-08
浏览次数0

项目介绍

ds4 是一个用 C 语言编写的本地推理引擎,面向 DeepSeek 4 Flash 与 PRO 模型,支持 Metal、CUDA 和 ROCm 三种 GPU 后端。它解决的是大模型推理对云端服务的依赖问题,让开发者在自己的工作站或服务器上直接加载并运行 DeepSeek 4 系列模型。核心能力包括:统一的多后端抽象层,同一份代码可在苹果芯片、NVIDIA 显卡和 AMD 显卡上编译运行;针对 DeepSeek 4 的模型结构做专门优化,降低显存占用并提升吞吐;纯 C 实现,依赖少、易于嵌入其他应用或做二次开发。项目星标超过两万,属于受关注的知名基础设施项目,适合需要私有化部署、数据不出本机、或想研究推理引擎内部实现的团队与个人。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-08 · 当前星标 ★ 24260

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • macOS 苹果芯片(Metal 后端):Qwen3.8 Flash Next 建议 64GB 内存,DeepSeek 与 GLM 系列建议 96GB 以上
  • NVIDIA 显卡(CUDA 后端),DGX Spark 为主要目标平台,也支持多卡系统
  • AMD Strix Halo 平台(ROCm 后端),如 Framework Desktop
  • 必须使用本项目自身产出的 GGUF 模型文件,不能使用通用 GGUF 模型
  • 本地需具备 C 语言编译环境(项目为纯 C 实现)

安装与启动步骤

  1. 1核对硬件后端

    先确认你的机器属于 Metal、CUDA、ROCm 三者之一,并对照文档核对内存或显存容量是否满足所选模型。

  2. 2克隆项目仓库

    把源码取到本地,后续编译与模型工具都在该目录内。注意仓库体积与磁盘余量。

    git clone https://github.com/antirez/ds4.git
  3. 3进入项目目录

    切换到仓库根目录,查看随仓库提供的文档、工具与数据说明,确认本机后端对应的构建方式。

    cd ds4
  4. 4准备官方 GGUF 模型

    README 明确要求使用项目自己产出的 GGUF 文件,通用 GGUF 模型无法直接加载,请按仓库说明获取。

  5. 5按后端构建引擎

    README 未给出具体编译命令,需依据仓库内文档为 Metal、CUDA 或 ROCm 中选择对应目标进行构建。

  6. 6大模型启用 SSD 流式

    内存或显存不足以整模型驻留时(如 128GB 机器跑完整 GLM 5.x),按文档启用 SSD 流式加载。

如何确认成功

README 未提供启动命令,需按仓库内文档与集成测试说明,确认模型加载、HTTP 服务与工具调用均可用。

常见问题

Q:可以直接加载网上通用的 GGUF 模型吗?

A:不能。项目定位不是通用 GGUF 运行器,代码刻意收窄,只能使用本项目产出的 GGUF 文件。

Q:苹果电脑需要多少内存?

A:Qwen3.8 Flash Next 建议 64GB,DeepSeek 与 GLM 系列建议 96GB 以上;内存更小的机器可用 SSD 流式加载。

Q:支持多显卡吗?

A:CUDA 后端支持部分其他后端不支持的多 GPU 系统,例如在 Ada Lovelace 显卡上运行 DeepSeek V4 Flash。

Q:支持哪些模型?

A:主要包括 DeepSeek V4 Flash、V4.1 Flash、V4 PRO,GLM 5.2/5.3、GLM 5.3 Flash 以及 Qwen3.8 Flash Next,各模型支持的后端略有差异。

注意事项

  • README 未给出任何编译与运行命令,请以仓库内文档、工具和集成测试说明为准,不要照搬其他推理框架的命令。
  • 项目面向消费级自有硬件,属于窄范围专用引擎,不适合当作通用模型运行器使用。
  • 不同模型对后端支持不同(例如部分模型仅在 Metal 或 CUDA 上可用),部署前先核对模型与后端组合。

核心亮点

  • 纯 C 实现,依赖少,便于嵌入自有应用或做二次开发
  • 一套代码覆盖 Metal、CUDA、ROCm 三种后端,跨苹果、NVIDIA、AMD 硬件
  • 针对 DeepSeek 4 Flash/PRO 模型结构做专门优化,显存占用与吞吐有针对性调校

不足之处

  • 仅支持 DeepSeek 4 系列模型,通用性弱于 llama.cpp 等引擎
  • C 语言代码库对普通用户门槛较高,缺少开箱即用的图形界面
  • 文档与社区生态相对新,遇到问题可参考的资料有限

适用场景

  • 在苹果芯片笔记本上本地运行 DeepSeek 4 Flash 做离线问答
  • 企业内网服务器用 NVIDIA 显卡私有化部署 DeepSeek 4 PRO,数据不出机房
  • 推理引擎研究者阅读 C 代码,学习多后端 GPU 抽象与模型优化实现

替代项目

llama.cpp、vLLM、Ollama

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