云端部署deepseek
时间: 2025-02-08 16:08:02 浏览: 96
### 云端部署 DeepSeek 深度学习模型
#### 准备工作
为了顺利在云端部署 DeepSeek 模型,需先完成一系列准备工作。这包括但不限于创建云账户、配置环境变量以及安装必要的依赖库[^1]。
```bash
pip install deepseek-cloud-sdk boto3
```
#### 创建实例并上传文件
启动云计算服务提供商提供的虚拟机实例作为运行载体,并利用工具如SCP或SFTP将本地训练好的DeepSeek模型及相关脚本传输至远程服务器上。
#### 配置安全组与网络访问控制列表
调整防火墙设置允许外部请求进入指定端口;同时定义VPC内部通信规则确保数据交互的安全性和效率。
#### 安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit
对于 GPU 加速支持,在目标机器上安装Docker引擎及其对应的NVIDIA容器化解决方案可以极大简化后续操作流程。
```bash
curl -fsSL https://get.docker.com | sh \
&& sudo systemctl start docker \
&& distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list \
&& sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit \
&& sudo systemctl restart docker
```
#### 构建镜像并发布 API 接口
编写 `Dockerfile` 文件描述所需软件栈结构,接着基于此构建自定义镜像。最后一步则是暴露 RESTful 或 gRPC 类型的服务接口供客户端调用。
```dockerfile
FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:20.08-py3
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
EXPOSE 5000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "5000"]
```
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