AMD部署deepseek
时间: 2025-02-15 13:09:34 浏览: 78
### 部署DeepSeek于AMD平台
对于在AMD平台上部署DeepSeek,尤其是针对DeepSeek-V3模型而言,操作流程主要依赖于所使用的操作系统以及具体的硬件配置。通常情况下,只要确保基础环境满足最低需求,无论是Intel还是AMD架构的处理器都应能顺利运行该软件。
#### 准备工作
确保目标计算机已安装有支持多线程处理的操作系统版本,并且已经预先设置了Python解释器及其相关库文件。由于DeepSeek可能涉及到大量的矩阵运算,建议优先考虑采用Anaconda作为管理工具来创建独立的工作空间[^1]。
```bash
# 创建并激活新的虚拟环境
conda create -n deepseek_env python=3.9
conda activate deepseek_env
```
#### 安装必要的依赖项
根据官方文档说明,需下载对应版本的DeepSeek框架源码包,并通过pip工具完成其余外部依赖组件的加载过程。注意检查README.md中的具体要求,特别是关于CUDA Toolkit的选择上要特别留意GPU驱动程序兼容性问题;不过既然是在讨论基于CPU(即AMD)的情况,则无需过多关注这一点。
```bash
# 更新pip至最新版
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
# 进入项目根目录后执行以下指令以获取所有必需品
pip install .
```
#### 调整配置参数
编辑`config.yaml`文件内的各项设定值使之适应当前计算资源状况。例如调整batch size大小、学习率衰减策略等超参选项可以有效提升训练效率或预测精度。此外还需指定数据集路径以便后续读取输入样本用于测试目的。
```yaml
model:
name: "DeepSeek_V3"
dataset:
path: "/path/to/dataset/"
training:
batch_size: 64
learning_rate: 0.001
```
#### 启动服务端口监听
最后一步就是启动API接口使得其他客户端能够远程调用此实例所提供的功能了。一般会借助Flask或者FastAPI这类轻量级Web框架实现这一目标。记得开放防火墙规则允许外界访问相应HTTP(S)请求地址。
```python
from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.post("/predict/")
async def predict(request: Request):
data = await request.json()
result = model.predict(data["input"])
return {"output": result}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
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