基于AMD GPU7900部署deepseek

### 如何在 AMD Radeon RX 7900 上部署 DeepSeek 大语言模型 #### 环境准备 为了成功在 AMD Radeon RX 7900 上部署 DeepSeek 模型，需要确保环境满足以下条件。首先，确认操作系统为 Linux（推荐 Ubuntu 20.04 或更高版本），因为 ROCm 软件栈主要针对 Linux 平台开发[^1]。 #### 安装 ROCm AMD 提供的 ROCm 是其 GPU 的基础软件堆栈，用于支持深度学习框架和其他高性能计算任务。对于 Radeon RX 7900 XT(X)，需要安装最新版 ROCm（至少 5.6 版本及以上）。可以通过官方仓库完成安装： ```bash wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/latest/ubuntu/focal/amdgpu-install_latest_amd64.deb sudo dpkg -i amdgpu-install_latest_amd64.deb sudo apt update sudo amdgpu-install --usecase=ml,rocm --no-hipblas ``` 以上命令会自动检测并安装适合的驱动程序以及必要的库文件[^3]。 #### 配置 PyTorch 和 Ollama DeepSeek 可以通过多种方式加载到本地环境中，其中一种流行的方法是利用 `Ollama` 进行管理和服务化部署。以下是具体步骤： 1. **安装 Python 和虚拟环境** 创建独立的工作目录，并初始化一个新的 Python 虚拟环境： ```bash python3 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6 ``` 此处指定 `--index-url` 参数是为了获取与 ROCm 兼容的 PyTorch 构建版本[^2]。 2. **下载预训练模型** 使用 Ollama 下载所需的 DeepSeek 模型变体（例如 `deepseek-coder-large` 或其他可用选项）： ```bash git clone https://github.com/jmorganca/ollama.git cd ollama make build ./ollama pull deepseek ``` 如果网络连接较慢或者无法访问远程资源，则可以从第三方镜像站点手动下载 `.bin` 文件后放置于相应路径下[^3]。 3. **启动服务接口** 启动 REST API 接口以便后续调用生成文本功能： ```bash ./ollama serve & curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"deepseek","prompt":"hello"}' ``` #### 性能优化技巧 尽管 AMD Radeon RX 7900 系列具备强大的浮点运算能力，在实际应用过程中仍可能遇到内存不足等问题。为此可尝试调整批量大小、序列长度等超参数来平衡吞吐量与延迟之间的关系；另外也可以启用 FP16 半精度模式进一步降低显存消耗的同时提升推理速度。 ---