最近好多朋友都在问，部署DeepSeek这种AI大模型到底需不需要数据库？作为一个折腾过好几个AI项目的”过来人”，今天我就跟大家好好唠唠这个事儿。
先说结论：部署DeepSeek不是必须要有数据库，但有了数据库会更好用！这就好比买手机，基础版能用，但高配版用起来更顺手。下面我就详细说说这里面的门道。
先说说不用数据库的情况。如果你只是想简单体验一下DeepSeek的基础功能，比如问答、文本生成这些，那完全可以不用数据库。DeepSeek模型本身已经包含了训练好的参数，就像个装满知识的”大脑”，直接加载就能用。我最早玩的时候，就用公司淘汰的一台服务器，装好CUDA驱动，下个模型文件就能跑起来。
但是！这种”裸奔”模式有几个明显的缺点：
1. 每次启动都要重新加载模型，特别费时间。我们实验室那台机器，加载一次175B参数的模型要将近20分钟。
2. 没法保存对话记录。今天聊得好好的，明天开机全没了，跟金鱼似的只有7秒记忆。
3. 多人使用就是个灾难。没有用户系统，谁都能乱改设置。
这时候数据库的重要性就体现出来了。我们团队后来上了PostgreSQL，整个使用体验直接起飞。具体来说，数据库主要干这几件大事：
首先是用户管理。我们在MySQL里建了几个表，把用户账号、权限、使用记录都存起来。现在团队20多号人用，谁用了多少算力、提了什么问题，后台看得一清二楚。上周老板还夸我们这个台账做得专业呢！
其次是对话记忆。用了MongoDB存对话记录后，系统突然就”长记性”了。昨天讨论到一半的代码，今天打开还能接着聊。有个做自媒体的客户特别满意这个功能，他经常要连续好几天完善同一个文案。
最重要的是性能优化。我们把模型的一些元数据和缓存都放在了Redis里，现在响应速度快了不是一点半点。特别是做批量处理的时候，原来要等老半天的任务，现在喝口茶的功夫就搞定了。
说到具体选型，我们踩过不少坑。最开始图省事用了SQLite，结果并发量一上来就跪了。后来换MySQL又遇到JSON字段处理不方便的问题。现在我们的方案是：PostgreSQL做主数据库，Redis做缓存，Elasticsearch做语义搜索，这个组合拳打下来特别顺手。
部署过程也没想象中那么难。以PostgreSQL为例，在Ubuntu上几条命令就能搞定：
sudo apt update
sudo apt install postgresql postgresql-contrib
sudo -u postgres psql
CREATE DATABASE deepseek_db;
然后改改DeepSeek的配置文件，把数据库连接信息填进去就行。我们第一次搞的时候，最大的坑是忘记开防火墙端口，折腾半天才发现问题。
内存方面要特别注意。DeepSeek本身就很吃内存，如果再加个数据库，建议至少32G起步。我们测试过，在16G的机器上跑，分分钟就OOM（内存溢出）给你看。现在我们的生产环境是双路E5配128G内存，跑得飞起。
对于个人开发者，我的建议是：
– 如果是学习用途，可以先不用数据库
– 要做项目demo，装个轻量级的SQLite
– 正经产品化的话，还是老老实实用专业数据库
最近我们还发现了个新玩法：用向量数据库存知识库。把行业资料转换成向量存进Milvus，再让DeepSeek调用，回答专业问题准得不得了。上周给医院做的智能客服，准确率直接飙到90%以上。
总之啊，数据库对DeepSeek来说就像给智能手机配了个云存储。不用也能玩，但用了就回不去了。具体怎么选，还得看你的使用场景和预算。有什么问题欢迎评论区交流，我尽量都会回复！
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：http://www.theprompt.cn/deepseek-2/1284
