deepseek32b部署云端

### 如何将 DeepSeek32B 模型部署到云平台 #### 部署至 AWS 的最佳实践 为了在 Amazon Web Services (AWS) 上成功部署 DeepSeek32B 模型，建议采用 SageMaker 这一托管服务平台。SageMaker 提供了端到端的机器学习工作流支持，简化了从训练到推理的过程。 1. **准备模型** 将预训练好的 DeepSeek32B 模型转换成适用于 SageMaker 推理的形式。这通常涉及到保存 TensorFlow 或 PyTorch 格式的权重文件以及配置入口脚本以定义加载和预测逻辑。 2. **创建容器镜像** 使用 Docker 构建自定义推理解析器镜像，该镜像应包含必要的依赖项、库和支持多版本 Python API 的 SDK 客户端[^1]。 ```dockerfile FROM 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:1.9.1-transformers4.11.3-cpu COPY model /opt/ml/model/ CMD ["transformers_neuronx_runtime"] ``` 3. **上传资源** 把构建完成后的 Docker 映像推送至 ECR（Elastic Container Registry），并将模型参数存入 S3 存储桶内以便后续调用。 4. **启动实例并部署** 利用 Boto3 创建一个新的 EndpointConfig 并关联先前设定的 ModelPackageGroup 名字；最后一步则是激活 endpoint 来使服务上线。 ```python import boto3 sm_client = boto3.client('sagemaker') response = sm_client.create_endpoint_config( EndpointConfigName='DeepSeek32B-Inference', ProductionVariants=[{ 'VariantName': 'AllTraffic', 'ModelName': '<your-model-name>', 'InitialInstanceCount': 1, 'InstanceType': 'ml.m5.large' }] ) endpoint_response = sm_client.create_endpoint(EndpointName="DeepSeek32B", EndpointConfigName=response['EndpointConfigArn']) print(endpoint_response) ``` --- #### 在 Azure 中实现高效部署方案 针对 Microsoft Azure 用户而言，Azure Machine Learning Studio 是理想的解决方案之一。它不仅提供了直观易用的操作界面，还允许用户快速搭建起基于 GPU 加速的高性能计算集群来进行大规模分布式训练任务。 1. **注册 ML 工作区** 登录门户后新建一个 workspace，在这里可以集中管理实验项目、数据集及其他资产。 2. **导入现有模型** 导入已有的 DeepSeek32B checkpoint 文件夹作为基础素材，并指定相应的框架类型如 Hugging Face Transformers 等。 3. **编写评分脚本** 编写用于执行在线预测请求处理流程的 scoring script.py 文档，确保能够正确解析输入 JSON 数据结构并返回预期的结果格式。 4. **发布 RESTful API** 经过测试验证无误之后即可正式对外公布 web service 地址链接给其他应用程序调用了。 ```yaml # azuredeploy.yaml snippet for deploying the model as a webservice. resources: - type: microsoft.machinelearning/services apiVersion: "2020-09-01-preview" name: "[parameters('aksServiceName')]" location: "[resourceGroup().location]" sku: tier: Standard name: Basic properties: description: "Deploying DeepSeek32B on AKS cluster." tags: {} computeType: AksCompute ... ``` --- #### GCP 方面的具体操作指南 Google Cloud Platform (GCP) 凭借其卓越的大规模数据处理能力和丰富的 AI/ML 生态圈同样是一个极佳的选择。Vertex AI 是谷歌最新推出的统一化开发套件，专为满足企业级应用场景而设计优化过的全栈式AI产品线。 1. **设置 Vertex AI Workbench** 开启新的 Notebook 实例来充当交互式编程环境，方便调试代码片段的同时也利于团队协作交流心得经验分享成果展示等用途。 2. **迁移模型架构** 如果原始模型是在本地环境中训练得到的话，则需先将其导出为 SavedModel.pb 形式再上传至 Google Storage Bucket 下方能被远程访问利用起来。 3. **定制 serving function** 设计好 HTTP 请求响应机制后封装进 custom prediction routine 当中去，从而实现在接收到外部传来的 payload 后即刻触发内部算法运算得出结论反馈回去整个闭环过程自动化程度极高效率显著提升。 4. **公开线上接口** 最终通过 gcloud CLI 命令行工具一键提交 job specification 至 Managed Notebooks Service 执行完毕后便可在浏览器里查看实时日志监控状态变化情况直至稳定运行为止。 ```bash gcloud ai-platform models create $MODEL_NAME \ --regions=us-central1 gcloud beta ai endpoints create \ --display-name=$ENDPOINT_DISPLAY_NAME gcloud beta ai endpoints deploy-model $DEPLOYED_MODEL_ID \ --model=$MODEL_NAME \ --machine-type=n1-standard-4 \ --min-replica-count=1 \ --max-replica-count=2 ``` ---