兆芯DCU使用docker集群布置deepseek

### 如何在兆芯DCU平台上利用Docker Swarm或Kubernetes集群部署DeepSeek搜索引擎 #### Docker Swarm 部署方案 为了在兆芯DCU平台上的Docker Swarm集群中部署DeepSeek搜索引擎，需先确保所有节点已加入到Swarm集群并正常运行。管理节点负责创建和调度服务，在此环境中执行命令来定义所需的服务配置。 ```bash docker swarm init --advertise-addr <MANAGEMENT-NODE-IP> ``` 接着，准备用于启动DeepSeek应用的`docker-compose.yml`文件： ```yaml version: '3' services: deepseek-app: image: deepseek/search-engine:latest deploy: replicas: 3 resources: limits: cpus: '0.50' memory: 512M restart_policy: condition: on-failure ports: - "8080:80" networks: - webnet networks: webnet: ``` 通过上述YAML文件中的设置可以指定容器镜像版本、资源限制以及端口映射等参数[^1]。之后便可以在管理节点上使用如下指令完成服务发布： ```bash docker stack deploy -c docker-compose.yml deepseek_stack ``` 这会触发整个集群范围内自动化的实例化过程，并按照预定策略分配任务给各个工作节点去执行相应的容器实例。 #### Kubernetes 部署方案 对于采用Kubernetes作为编排工具的情况，则需要编写对应的Deployment与Service资源配置清单。下面是一个简单的例子展示如何描述一个名为deepseek-deployment的应用程序及其关联的服务暴露方式。 ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: deepseek-deployment spec: selector: matchLabels: app: deepseek-searchengine replicas: 3 template: metadata: labels: app: deepseek-searchengine spec: containers: - name: deepseek-container image: deepseek/search-engine:latest resources: requests: cpu: 50m memory: 256Mi limits: cpu: 750m memory: 512Mi --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: deepseek-service spec: type: NodePort selector: app: deepseek-searchengine ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080 ``` 这段代码片段定义了一个由三个副本组成的Pod集合，每个Pod内部都运行着基于特定标签选择器匹配出来的DeepSeek应用程序容器；同时还有一个Type为NodePort类型的Service对象用来对外提供访问入口[^2]。 最后一步是在目标环境内加载这些Kubernetes YAML文件以实际构建所需的基础设施组件和服务网络结构： ```bash kubectl apply -f kubernetes-config.yaml ``` 无论是哪种方法都能实现对DeepSeek引擎的成功部署，具体选择取决于团队的技术栈偏好和技术能力范围等因素考虑。