鲲鹏920+deepseek
时间: 2025-02-09 07:04:46 浏览: 301
### 关于鲲鹏920与DeepSeek集成的信息
对于鲲鹏920处理器以及DeepSeek软件之间的集成情况,官方文档通常是最权威的消息源。华为提供了详细的安装指南和技术支持来帮助开发者完成这一过程[^1]。
#### 获取鲲鹏920 DeepSeek集成使用教程和文档下载链接的方法:
为了获得最新的集成教程及文档,建议访问华为官方网站中的鲲鹏计算产业专区,在这里可以找到针对不同操作系统版本的兼容性和配置说明文件。此外,还可以通过注册成为开发者获取更多资源和支持服务。
#### 安装环境准备注意事项:
在进行任何部署之前,确保目标服务器已经正确安装并配置好Linux发行版(如Ubuntu, CentOS),并且满足最低硬件需求。这包括但不限于足够的内存空间、磁盘容量以及其他必要的外围设备连接状况良好。
```bash
# 更新系统包管理器缓存
sudo apt-get update -y
# 安装依赖项
sudo apt-get install gcc make binutils libncurses5-dev libssl-dev build-essential git wget curl vim -y
```
以上命令适用于基于Debian/Ubuntu系统的准备工作;如果是RedHat/CentOS,则应采用yum工具代替apt-get来进行相应的操作。
相关问题
鲲鹏昇腾部署deepseek连接vscode
### 鲲鹏昇腾平台部署 DeepSeek 模型并通过 VSCode 进行连接和调试
#### 1. 环境准备
在鲲鹏昇腾平台上部署 DeepSeek 模型之前,需完成以下环境准备工作:
- 安装 openEuler 24.03 LTS 或更高版本的操作系统。
- 配置 Python 开发环境,推荐使用 `Python 3.8` 或以上版本。
- 安装 NVIDIA GPU 和昇腾 AI 处理器驱动程序以及相关依赖库。
安装必要的工具包以支持模型加载与推理:
```bash
pip install torch torchvision transformers accelerate safetensors vllm huggingface-hub
export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"
```
#### 2. 下载 DeepSeek 模型
为了提高下载效率,建议从 hf-mirror 获取预训练模型文件。执行以下命令下载指定的 DeepSeek-R1 蒸馏版本(8B 参数量)[^1]:
```bash
huggingface-cli login
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B --local-dir ./models/
```
确认模型已成功存储到本地路径 `/home/deepseek/models/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B` 中。
#### 3. 启动模型服务
基于 vLLM 推理框架启动 DeepSeek 模型的服务端口,具体命令如下所示[^3]:
```bash
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--served-model-name deepseek-r1-distilled-8b \
--model /home/deepseek/models/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B \
--trust-remote-code \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--max-model-len 4096 \
--tensor-parallel-size 8 \
--gpu-memory-utilization 0.8 \
--enforce-eager \
--dtype float16 &
```
此过程会绑定 HTTP API 到主机地址 `0.0.0.0` 的 `8000` 端口上供外部访问调用。
#### 4. 使用 VSCode 连接到远程服务器
通过 SSH 插件实现 Visual Studio Code 对目标鲲鹏昇腾计算节点的安全连接:
- 打开扩展市场搜索 “Remote – SSH”,点击安装插件;
- 添加新的配置项输入类似形式字符串:`ssh username@your-server-ip-address`;
- 输入密码或者密钥认证登录后即可进入远端开发模式;
设置断点并利用集成终端发送请求验证功能正常运作情况。例如编写简单的客户端脚本测试接口响应时间及准确性:
```python
import requests
url = 'http://localhost:8000/v1/completions'
payload = {
"prompt": "Explain quantum computing.",
"max_tokens": 50,
}
response = requests.post(url, json=payload).json()
print(response['choices'][0]['text'])
```
运行该代码片段应返回由 DeepSeek 提供的相关解释文字内容[^4]。
---
鲲鹏+昇腾部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B+webui
### 部署环境准备
为了在鲲鹏和昇腾平台上成功部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型并集成 WebUI,需先准备好相应的软件包和支持库。确保操作系统已安装 Python 3.x 版本以及 pip 工具。对于特定硬件的支持,需要安装 NPU 的驱动程序与 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) SDK 来适配昇腾处理器[^1]。
### 安装依赖项
通过命令行工具更新系统包管理器,并安装必要的 Python 库来支持模型加载和服务启动:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers sentencepiece gradio flask
```
上述命令会安装 PyTorch 及其扩展模块、Hugging Face Transformers 库用于处理预训练语言模型、SentencePiece 进行分词操作以及 Gradio 和 Flask 构建简易的 Web UI 接口。
### 下载模型文件
前往 ModelScope 平台获取目标模型权重文件 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B` ,并将之放置于项目根目录下或指定路径内以便后续调用。
### 编写服务脚本
创建一个新的 Python 文件作为入口点,在其中定义好 API 路由逻辑并与前端页面交互展示推理结果。下面是一个简单的例子说明如何实现这一功能:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
import gradio as gr
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/model")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model")
def predict(text_input):
inputs = tokenizer.encode_plus(
text_input,
add_special_tokens=True,
return_tensors="pt"
)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return response
iface = gr.Interface(fn=predict, inputs='text', outputs='text')
if __name__ == "__main__":
iface.launch()
```
此段代码实现了基于 Transformer 结构的语言生成任务接口,利用 Gradio 提供了一个简洁易用的文字输入框让用户提交待预测文本串,并返回经过 Qwen 大规模对话理解能力加工后的回复内容。
### 启动应用
完成以上配置之后就可以运行该应用程序了。打开终端窗口进入包含 main.py 的工作空间执行 python 命令即可开启 HTTP Server 监听来自浏览器端发起请求的服务实例。
阅读全文
相关推荐
















