X86 昇腾Atlas300i pro 部署deepseek的最详细步骤

<think>好的，我需要帮助用户在X86和昇腾Atlas300i Pro平台上部署DeepSeek模型。首先，我得了解用户的需求，他们可能希望有一个详细的步骤指南，涵盖两个不同的硬件环境。用户提到的参考引用中有关于昇腾处理器的信息，特别是Atlas300i Pro使用的是昇腾710 AI处理器，属于EP模式支持的产品之一。因此，我需要确保步骤中正确涉及昇腾的驱动和软件栈。 首先，部署模型通常包括环境准备、依赖安装、模型转换、推理部署等步骤。针对X86平台，用户可能更熟悉常规的流程，比如使用CUDA和PyTorch/TensorFlow。但昇腾平台需要使用特定的工具，如CANN（Compute Architecture for Neural Networks）和昇腾AI处理器驱动。根据引用[1]，安装驱动需要执行类似`chmod +x [驱动文件].run`的命令，这可能是在昇腾环境配置中的一部分。 接下来，我需要确认DeepSeek模型是否支持昇腾平台。如果不支持，可能需要使用ATC工具（Ascend Tensor Compiler）将模型转换为昇腾支持的格式（.om文件）。此外，Host与Device的交互（引用[2]提到的）可能需要通过AscendCL（昇腾计算语言）进行编程，或者使用华为提供的MindSpore框架进行模型部署。 在X86平台上，步骤可能包括安装Python环境、PyTorch/TensorFlow、下载模型权重、编写推理代码。而在昇腾Atlas300i Pro上，则需要安装昇腾驱动、CANN工具包、模型转换工具，可能还需要调整代码以使用昇腾NPU的加速功能。 用户可能需要详细的每一步命令和代码示例，例如如何安装驱动，如何转换模型，如何编写推理脚本。同时，需要注意不同平台的依赖项差异，比如昇腾可能需要特定的库文件或环境变量设置。 此外，用户可能关心性能优化和常见问题处理，比如如何利用昇腾的EP模式进行高效推理，如何处理模型转换中的错误，如何确保Host与Device之间的数据传输正确。 最后，应该提醒用户检查硬件兼容性，确保Atlas300i Pro的驱动和固件版本与CANN工具包兼容，并提供相关资源的官方链接或参考文档，以帮助用户进一步解决问题。</think>以下是在X86架构和昇腾Atlas 300i Pro平台上部署DeepSeek模型的详细步骤指南： ### 一、X86平台部署流程 1. **环境准备** - 安装Python 3.8+和CUDA 11.x - 配置NVIDIA驱动（需与CUDA版本匹配） ```bash pip install torch==1.12.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 2. **模型获取** ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-base") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-base") ``` 3. **推理部署** ```python inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) ``` ### 二、昇腾Atlas300i Pro部署流程[^2] 1. **基础环境配置** - 安装昇腾驱动（版本需≥23.0.rc1） ```bash chmod +x Ascend-hdk-310p-npu-driver_23.0.rc1_linux-aarch64.run ./Ascend-hdk-310p-npu-driver_23.0.rc1_linux-aarch64.run ``` 2. **安装CANN工具包** - 下载对应版本的CANN（建议6.3.RC2+） ```bash ./Ascend-cann-toolkit_6.3.RC2_linux-aarch64.run --install ``` 3. **模型转换** - 使用ATC工具转换PyTorch模型为OM格式： ```bash atc --model=model.onnx --framework=5 --output=model_om --soc_version=Ascend710 ``` 4. **昇腾推理实现** ```cpp aclmdlDesc* modelDesc; aclmdlLoadFromFile("model_om.om", &modelId); aclmdlCreateDesc(modelId, &modelDesc); ``` ### 三、异构平台部署注意事项 1. **混合架构处理** - 使用Host-Device内存复制接口： ```cpp aclrtMemcpy(devicePtr, deviceSize, hostPtr, hostSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE); ``` 2. **性能优化** - 启用AI Core算子加速 - 配置多Stream并行处理 - 使用AscendCL进行异步推理