deepseek本地部署的模型只使用cpu没使用GPU，如何解决

### DeepSeek 模型本地部署使用 GPU 的解决方案 DeepSeek 是一款功能强大且开源的大语言模型，虽然它可以通过 CPU 实现本地化部署[^1]，但在实际应用中，为了提升推理速度和降低延迟，建议充分利用 GPU 加速计算能力。以下是关于如何通过 GPU 部署 DeepSeek 模型的具体方法。 #### 环境准备 在开始之前，需确认满足以下最低硬件和软件需求： - **硬件需求** 推荐配置为 NVIDIA GPU（RTX 3090 或更高），并确保显卡驱动已更新至最新版本[^3]。 - **软件依赖** - 安装 CUDA 和 cuDNN 库，具体版本取决于所使用的 PyTorch 版本。 - Python >= 3.8. - 如果计划使用 Open Web UI，则需要安装 Docker。 #### 安装 Ollama 并启用 GPU 支持 Ollama 提供了一种简单的方式来管理和运行各种大语言模型，包括 DeepSeek。以下是基于 Ollama 启用 GPU 支持的步骤： 1. 下载并安装 Ollama 工具链： ```bash curl https://ollama.ai/install.sh | sh ``` 2. 设置环境变量以启用 GPU 计算： 修改 `.bashrc` 文件或直接设置临时环境变量： ```bash export USE_CUDA=1 ``` 3. 下载所需的 DeepSeek 模型： ```bash ollama pull deepseek/7b ``` 4. 运行模型时指定 GPU 设备： 默认情况下，Ollama 将自动检测可用的 GPU 并分配资源。如果存在多张 GPU 卡，可通过 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 控制设备选择： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ollama run deepseek/7b --gpu-layers=all ``` #### 使用 Hugging Face Transformers 手动加载模型 对于更高级的应用场景，可以直接借助 Hugging Face Transformers 库来加载和支持 GPU 的 DeepSeek 模型： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch # 初始化 tokenizer 和 model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/ds-7b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "deepseek/ds-7b", device_map="auto", # 自动将模型分片到 GPU/CPU 上 torch_dtype=torch.float16 # 减少显存占用 ) def generate_text(prompt): inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(inputs, max_length=50) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return result print(generate_text("Explain the importance of AI")) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `device_map='auto'` 参数让框架自行决定哪些层放置于 GPU 中，从而最大化性能表现。 --- #### 性能优化技巧 当采用 GPU 部署时，可进一步采取如下措施提高效率： - **混合精度训练**：通过 FP16 数据类型减少显存消耗的同时保持较高吞吐量。 - **批量处理请求**：合并多个输入序列成一批次提交给模型推断，有效摊薄固定开销。 - **调整缓存策略**：合理规划 key-value 缓存大小与生命周期管理机制，在线服务模式下尤为重要。 ---