离线部署deepseek 如何配置使用gpu

### 离线环境下 DeepSeek GPU 配置方法及使用教程 #### 一、硬件检测与准备 为了确保能够正确识别并利用GPU资源，在配置前需要确认系统已安装必要的工具来检测GPU设备。如果无法通过`lspci`或`lshw`命令自动探测NVIDIA/AMD GPU，则建议手动安装这些工具以辅助完成后续操作[^1]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y pciutils hwdata ``` 对于银河麒麟桌面操作系统而言，考虑到其特殊性以及可能存在的网络限制情况，提前准备好适用于目标系统的驱动程序包显得尤为重要[^3]。 #### 二、软件环境搭建 基于给定的信息，构建适合运行DeepSeek大模型所需的计算平台时应满足如下条件： - CPU：支持X86_64架构且具备AVX2指令集；推荐选用多核处理器如AMD EPYC系列。 - 内存容量不少于64GB DDR4标准，有条件的话可扩展至更高规格以便处理更大规模的数据集。 - 显卡方面优先考虑配备有较大显存容量的产品，像NVIDIA A100这类高端型号能显著提升训练效率。 - 存储介质建议采用高速SSD硬盘，并根据实际需求规划合理的磁盘空间分配策略，特别是当涉及到大量数据读写场景下更应注意这一点[^2]。 针对上述提到的各项指标，在离线状态下部署之前应当仔细核查现有硬件设施是否达标，必要时做出相应调整优化。 #### 三、GPU驱动及相关库的安装 由于处于无网连接状态，所以要事先下载好对应版本的CUDA Toolkit、cuDNN SDK以及其他依赖项压缩包文件到本地存储位置。接着按照官方文档指示逐步执行解压、设置环境变量等一系列动作直至顺利完成整个过程。值得注意的是，不同代际之间可能存在兼容性差异，因此务必参照所选GPU的具体说明来进行适配工作。 假设已经获取到了所需的所有资源并且放置于指定路径下，那么可以通过下面这段脚本快速完成大部分准备工作（此处仅作为示例展示用途，请依据实际情况灵活修改）: ```bash #!/bin/bash # 定义相关路径 DRIVER_PATH="/path/to/nvidia-driver.run" CUDA_TAR="cuda-linux-x86_64.tar.xz" CUDNN_ZIP="cudnn-linux-x86_64-v*.zip" # 安装图形驱动 chmod +x ${DRIVER_PATH} sudo ./${DRIVER_PATH} --silent --install-libglvnd # 解压CUDA工具箱 tar xf "${CUDA_TAR}" -C /usr/local/ # 设置环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # 提取CuDNN库文件 unzip -qo "${CUDNN_ZIP}" -d /usr/local/ ldconfig ``` 最后一步则是验证当前环境能否正常调用GPU加速功能，这通常借助简单的Python测试代码片段即可达成目的： ```python import tensorflow as tf if tf.test.is_built_with_cuda(): print("TensorFlow was built with CUDA support.") else: print("No CUDA support detected.") print(f"Available devices:\n{tf.config.list_physical_devices()}") ``` 以上便是关于如何在离线条件下为DeepSeek项目配置GPU的相关指导内容概述[^4]。