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本地部署deepseek GPU

时间: 2025-02-24 15:29:39 浏览: 82

### 部署 DeepSeek 深度学习模型为了在本地环境中利用 GPU 部署 DeepSeek 模型，需遵循一系列配置与安装指南。确保环境满足必要的硬件和软件需求。 #### 环境准备确认计算机配备兼容 CUDA 的 NVIDIA 显卡并已安装驱动程序。接着安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库版本应匹配所使用的 TensorFlow 或 PyTorch 版本[^1]。 #### 安装依赖项创建虚拟环境来隔离项目依赖关系，并激活该环境： ```bash python3 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate # Linux/MacOS deepseek-env\Scripts\activate # Windows ``` 更新 pip 并安装所需库包，特别是支持 GPU 加速的框架版本： ```bash pip install --upgrade pip pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 # 假设使用PyTorch及CUDA 11.7 ``` #### 获取 DeepSeek 源码克隆官方仓库至本地机器上： ```bash git clone https://github.com/deepseek-lab/deepseek.git cd deepseek ``` 按照文档说明调整 `requirements.txt` 文件中的依赖列表以适应特定平台特性。 #### 修改配置文件编辑配置文件（通常是 YAML 或 JSON 格式），指定设备参数为 "cuda" 而不是默认的 CPU 设置。这一步骤对于启用 GPU 计算至关重要。 #### 启动服务端口执行启动脚本来初始化服务器实例，在命令行输入如下指令： ```bash python app/main.py --device cuda ``` 此时应用程序应当能够识别到可用的 GPU 设备并充分利用其计算能力加速推理过程。 #### 测试部署效果通过 API 请求或其他交互方式验证模型响应速度以及准确性表现是否达到预期目标。

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