麒麟服务器安装deepSeek

<think>好的，用户想在麒麟服务器上安装和配置DeepSeek大语言模型及相关工具。首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的安装步骤或依赖信息。 引用[3]提到从HF镜像下载模型文件，使用git clone命令。这说明用户可能需要先克隆模型仓库。引用[2]提到Ollama是一个本地运行工具，支持Linux，而麒麟服务器是基于Linux的，所以可能需要安装Ollama。引用[4]提到了应用市场中部署模型的步骤，但麒麟服务器可能没有图形界面，可能需要命令行方法。 接下来，我需要整理安装步骤。首先，确认系统环境，麒麟服务器通常是基于Ubuntu或CentOS的，需要检查版本。然后安装依赖，比如Python、Git、CUDA驱动等。接着安装Ollama，根据引用[2]，Ollama支持Linux，需要下载对应的安装包或用脚本安装。 然后下载模型文件，根据引用[3]，使用git clone从HF镜像下载。可能需要安装Git LFS，因为模型文件通常较大。之后配置环境变量，确保CUDA路径正确。运行模型可能需要使用Ollama的命令行工具，或者通过Python脚本加载模型。 还要注意权限问题，麒麟服务器可能有安全限制，需要sudo权限。另外，依赖项如PyTorch需要与CUDA版本匹配。用户可能需要安装特定版本的Python包，如transformers库。 可能出现的问题包括网络连接HF镜像的问题，模型文件下载失败，依赖项版本冲突，CUDA驱动不兼容等。需要给出常见问题解答，比如换源、使用代理，检查驱动版本。 最后，生成相关问题，帮助用户扩展了解，比如性能优化、多GPU配置、模型微调等。</think>### 麒麟服务器安装 DeepSeek 大语言模型指南 #### 一、环境准备 1. **系统要求** 确认系统为 Kylin V10 或更新版本，建议内核版本不低于 4.18 检查存储空间：建议预留 50GB 以上空间存放模型文件 验证 CUDA 驱动：通过 `nvidia-smi` 确认已安装 ≥11.8 版本的驱动[^2] 2. **依赖安装** ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3.9 python3-pip git git-lfs wget pip3 install torch==2.0.1+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip3 install transformers>=4.33.0 accelerate ``` #### 二、通过 Ollama 部署（推荐） 1. **安装 Ollama** ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh sudo systemctl enable ollama ``` 2. **下载 DeepSeek 模型** ```bash git clone https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ollama create deepseek -f Modelfile # 需编写包含模型路径的Modelfile ``` 3. **运行验证** ```bash ollama run deepseek >>> 你好 ``` #### 三、手动部署方式 1. **下载模型文件** ```bash git lfs install git clone https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ``` 2. **Python 调用示例** ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B") ``` #### 四、常见问题解决 1. **CUDA 版本不匹配** 通过 `nvcc --version` 检查 CUDA 版本，若需升级： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run ``` 2. **模型加载内存不足** 可尝试量化加载： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./path", load_in_8bit=True) ```