ubuntu部署deepseek 4070s
时间: 2025-02-05 22:02:25 浏览: 207
### 部署DeepSeek模型于Ubuntu系统的最佳实践
#### 环境准备
为了确保能够在配备NVIDIA GeForce RTX 4070系列显卡的机器上顺利运行DeepSeek模型,需先安装必要的驱动程序和支持软件。这包括但不限于CUDA Toolkit以及cuDNN库,这些工具对于加速GPU上的深度学习计算至关重要[^1]。
#### 安装依赖项
通过终端执行命令来更新现有包列表并安装基础构建工具和其他必需组件:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential cmake git wget unzip libsm6 libxext6 libxrender-dev
```
#### 设置Python环境
推荐创建独立的虚拟环境用于管理项目所需的Python版本及其相关依赖。可借助`virtualenv`或`conda`完成此操作;这里以`venv`为例展示具体做法:
```bash
python3 -m venv deepseek-env
source ./deepseek-env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### 获取源码与配置
访问官方仓库下载最新版DeepSeek代码,并按照README.md中的指导完成初始化设置过程。通常涉及克隆Git仓库、调整参数文件等内容。
#### 安装PyTorch及其他依赖
考虑到RTX 4070的支持情况,建议选用适配该型号的最佳PyTorch发行版。可通过以下指令快速获取预编译二进制包(假设已激活上述创建好的虚拟环境):
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```
注意:此处使用的URL指向的是针对特定CUDA版本优化过的PyTorch轮子,请根据实际情况选择最合适的选项。
#### 运行测试案例验证安装成果
最后一步是尝试执行一些简单的推理任务或者训练脚本,以此检验整个流程是否成功搭建完毕。如果一切正常,则说明现在可以在本地环境中利用强大的硬件资源开展更复杂的研究工作了。
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