linxu deepseek部署
时间: 2025-03-05 13:44:50 浏览: 36
### 如何在Linux系统上部署DeepSeek
#### 硬件配置要求
为了顺利搭建并微调 DeepSeek,在 Linux 上所需的硬件配置应满足一定条件。通常情况下,推荐使用配备有高性能 GPU 的机器来加速模型训练和推理过程[^1]。
#### 安装依赖项
首先需确保操作系统已更新至最新状态,并安装必要的软件包。对于大多数发行版而言,可以通过包管理器完成此操作:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential cmake git wget curl unzip python3-pip -y
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### 获取源码与环境准备
接着从官方仓库克隆项目代码库,并按照指引设置虚拟环境以及安装 Python 库依赖:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-lab/DeepSeek.git
cd DeepSeek
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```
#### 下载预训练模型权重文件
根据实际应用场景选择合适的预训练模型版本进行下载。这里以 `deepseek-r1:70b` 版本为例说明:
```bash
mkdir models
wget http://example.com/path/to/model_weights.tar.gz -P ./models/
tar -xzvf ./models/model_weights.tar.gz -C ./models/
```
请注意替换上述命令中的 URL 地址为真实的下载链接地址[^2]。
#### 启动服务端程序
一切就绪之后即可启动后台服务进程,使应用程序可以正常工作:
```bash
nohup python app.py &
```
如果希望进一步提高安全性,则建议配置防火墙规则仅开放必需的服务端口;另外还可以考虑利用 Nginx 或 Apache HTTP Server 来反向代理 API 请求流量。
#### 远程访问配置
为了让其他客户端能够安全地连接到位于 Linux 服务器上的 DeepSeek 实例,还需要额外做一些网络层面的工作。这主要包括但不限于开启 SSH 端口转发功能以便于后续维护管理,同时调整 Ollama 组件参数使其接受来自外部 IP 地址的数据传输请求。
#### 使用特定GPU
当有多张显卡可供选用时,可通过修改 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量的方式指定要使用的 GPU 设备编号。例如只让当前会话识别第零号 GPU 即可执行如下指令:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
```
这样做的好处是可以有效避免多任务间相互干扰的情况发生,同时也便于实现负载均衡策略。
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