银河麒麟离线安装deepseek

### 银河麒麟 V10 操作系统中离线部署 DeepSeek #### 准备工作 为了确保顺利进行离线部署，需提前准备好所需资源文件并确认环境配置。 - **获取镜像与依赖库**：由于目标是在银河麒麟 V10 上实现 DeepSeek 的离线部署，因此需要先在线环境下准备所有必要的软件包及其依赖项。这包括但不限于 DeepSeek 应用本身以及任何可能涉及的操作系统级别的依赖库[^1]。 - **创建本地仓库**：将收集到的所有 RPM 文件或其他形式的安装包放置于同一目录下，并通过 `createrepo` 工具建立 yum 本地源以便后续操作系统的组件能够自动解析这些依赖关系。 ```bash sudo mkdir /var/www/html/deepseek-repo/ sudo cp *.rpm /var/www/html/deepseek-repo/ cd /var/www/html/deepseek-repo/ sudo createrepo . ``` #### 安装前设置 完成上述准备工作之后，在正式开始之前还需做一些基础性的调整来适应即将开展的任务需求： - **禁用默认更新通道**：为了避免不必要的网络访问尝试影响整个过程的安全性和稳定性，建议临时关闭或屏蔽掉现有的联网更新渠道。 ```bash sudo sed -i 's/^enabled=1/enabled=0/' /etc/yum.repos.d/*.repo ``` - **启用自定义yum源**：接着把刚才构建好的本地 YUM 源加入到系统的可用列表里去。 ```bash echo "[deepseek-local]" | sudo tee -a /etc/yum.repos.d/local.repo echo "name=DeepSeek Local Repo" | sudo tee -a /etc/yum.repos.d/local.repo echo "baseurl=file:///var/www/html/deepseek-repo/" | sudo tee -a /etc/yum.repos.d/local.repo echo "gpgcheck=0" | sudo tee -a /etc/yum.repos.d/local.repo echo "enabled=1" | sudo tee -a /etc/yum.repos.d/local.repo ``` #### 执行安装命令 当一切就绪后就可以执行实际的安装动作了。这里假设已经按照官方文档指示完成了 DeepSeek 特定版本所需的全部前置条件校验。 ```bash sudo yum install deepseek-package-name -y ``` 请注意替换 `deepseek-package-name` 为具体的要安装的应用程序名称或者相应的元数据包名。 #### 后续配置 安装完成后还需要根据实际情况做进一步的参数设定和服务启动等工作，具体细节可以参照产品手册中的指导说明来进行相应处理。 ---

<think>嗯，用户想在银河麒麟V10操作系统上，针对Linux ARM架构进行DeepSeek模型的离线部署。首先，我需要理解用户的需求。银河麒麟V10是国产操作系统，基于Linux，ARM架构，可能和常见的x86环境有些不同，特别是在依赖库和软件包方面。离线部署意味着用户可能没有互联网连接，需要提前准备好所有依赖。 首先，我需要考虑DeepSeek模型的部署要求。通常，这类AI模型可能需要Python环境、深度学习框架如PyTorch或TensorFlow，以及相关的依赖库。ARM架构下可能需要特定的版本，因为有些库可能没有预编译的ARM版本，需要从源码编译，这可能会比较麻烦，尤其是离线情况下。 然后，用户提到银河麒麟V10是ARM版，所以需要确认DeepSeek模型是否支持ARM架构。如果官方没有提供ARM的预编译包，可能需要用户自己编译。例如，PyTorch有ARM版本的，但可能需要特定的版本匹配。此外，银河麒麟系统可能使用自己的软件源，所以需要确认是否兼容常见的Ubuntu或CentOS的ARM包，或者是否需要使用麒麟的源。 接下来，离线安装的步骤。用户需要提前下载所有必要的安装包，包括Docker（如果使用容器的话）、Python、CUDA（如果需要GPU支持）、深度学习框架、模型文件等。根据引用内容，用户已经安装了Docker和PostgreSQL，可能已经有Docker环境，或许可以考虑使用Docker容器来部署，这样能隔离环境，减少依赖问题。但需要确认Docker镜像是否支持ARM架构，或者用户需要自己构建镜像。 另外，银河麒麟系统可能缺少一些常见的依赖库，用户需要根据模型的需求，安装例如gcc、make、python3-dev、libopenblas-dev等。这些依赖可能需要离线下载，然后通过dpkg或rpm安装。用户需要确保所有依赖的兼容性，特别是ARM架构下的版本。 可能还需要考虑环境变量设置，例如CUDA_PATH、LD_LIBRARY_PATH等，如果用到GPU加速。同时，模型可能需要特定的Python包，需要提前下载wheel文件，通过pip离线安装。但ARM架构下某些Python包可能没有预编译的wheel，需要从源码编译，这可能需要额外的工具和依赖。 另外，用户可能需要处理权限问题，尤其是在离线环境中，可能需要手动调整SELinux或AppArmor设置，或者关闭某些安全策略以确保程序正常运行。此外，银河麒麟系统可能有自己的安全机制，需要用户进行相应配置。 最后，测试部署后的模型，确保其能够正常运行，处理输入并给出正确的输出。可能需要编写启动脚本，配置系统服务，以便在系统启动时自动运行模型服务。 总结步骤可能包括：1. 准备离线环境所需的依赖包和安装文件；2. 安装并配置Docker（如果需要）；3. 设置Python环境，安装必要的库；4. 处理模型所需的框架和依赖；5. 配置系统环境和权限；6. 测试部署结果。</think>### 分步解决方案：银河麒麟V10 ARM架构下DeepSeek模型离线部署 #### 一、环境准备 1. **系统兼容性检查** 确认系统架构与模型要求匹配： ```bash uname -m # 应输出aarch64确认ARM架构 cat /etc/kylin-release # 查看系统版本[^1] ``` 2. **依赖库离线包准备** 需提前下载以下依赖（以Python3.8为例）： - Python3.8 ARM版安装包（`.deb`或源码） - PyTorch ARM版whl文件（从官网或第三方源获取） - 其他依赖：gcc-aarch64-linux-gnu、libopenblas-dev等[^2] #### 二、Docker环境配置（推荐） 1. **离线安装Docker** 参考引用[2]方法部署Docker，需准备： ```bash # 安装包示例 docker-ce_20.10.9_arm64.deb containerd.io_1.4.9-1_arm64.deb ``` 安装后验证： ```bash sudo docker run --rm hello-world # 测试基础功能 ``` 2. **构建ARM镜像** 创建Dockerfile： ```dockerfile FROM arm64v8/python:3.8-slim RUN apt-get update && apt-get install -y libopenblas-dev COPY requirements.txt . RUN pip install --no-index --find-links=/packages -r requirements.txt ``` 构建命令： ```bash docker build -t deepseek-arm:v1 . ``` #### 三、模型部署实施 1. **模型文件处理** 将DeepSeek模型权重文件转换为ARM兼容格式： ```python import torch model = torch.load('model.pth', map_location='cpu') torch.save(model, 'model_arm.pth', _use_new_zipfile_serialization=True) ``` 2. **离线推理代码封装** 示例启动脚本： ```python import os os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "4" # 优化ARM CPU资源分配 from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained('./model_arm') ``` #### 四、权限与优化配置 1. **系统内核参数调整** 修改`/etc/sysctl.conf`： ```conf vm.overcommit_memory = 1 fs.file-max = 65535 ``` 2. **SELinux策略调整** （仅当出现权限问题时操作） ```bash sudo setenforce 0 # 临时关闭 sudo semanage permissive -a docker_t # 允许Docker访问 ``` #### 五、验证部署 1. **功能测试** 编写测试用例： ```python def test_inference(): input_data = [...] # 测试数据 output = model(input_data) assert output.shape == expected_shape ``` 2. **性能监控** 使用内置工具： ```bash top -p $(pgrep -f "python") # 查看资源占用 arm-performance-reporter --stat # 麒麟系统专用工具 ```