AMD显卡部署deepseek

### 安装和配置DeepSeek以支持AMD GPU 对于希望利用AMD GPU加速来部署DeepSeek的大规模模型，确保硬件兼容性和软件环境设置得当至关重要。考虑到当前环境下多数深度学习框架对NVIDIA CUDA的支持更为广泛，而针对AMD GPU则主要依赖于ROCm平台。 #### 环境准备 为了使DeepSeek能够充分利用AMD GPU性能，建议采用基于Linux的操作系统，并通过Docker容器化技术简化开发与部署流程。具体来说： - **操作系统**：Ubuntu LTS版本是最常见的选择之一，因为其拥有良好的社区支持以及对ROCm的良好适配性。 - **驱动程序**：安装适用于目标系统的最新版AMD GPU驱动，这一步骤通常可以通过官方提供的包管理工具完成。 - **ROCm平台**：这是让PyTorch或其他机器学习库能够在AMD GPU上高效工作的关键组件。按照官方文档指导完成ROCm及其相关依赖项的安装过程[^1]。 #### Docker镜像定制 鉴于直接在主机环境中配置可能存在复杂度较高的情况，借助Docker可以有效降低环境搭建难度。创建一个自定义的Dockerfile用于构建包含所需全部要素的基础映像，其中包括但不限于Python解释器、必要的pip包以及其他可能影响到应用正常运作的因素。 ```dockerfile FROM ubuntu:20.04 # 更新源列表并安装基本工具链 RUN apt-get update && \ DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y software-properties-common && \ add-apt-repository ppa:rocm/stable && \ apt-get update && \ apt-get install -y rocm-dkms hipblas hipsparse rocfft miopen-hip python3-pip git wget vim nano htop tmux screen openssh-server net-tools iputils-ping curl jq libsm6 libxext6 libxrender-dev # 设置环境变量 ENV ROCM_PATH=/opt/rocm # 配置SSH服务以便远程访问 RUN mkdir /var/run/sshd && \ echo 'root:somepassword' | chpasswd && \ sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config && \ sed 's@session\s*required\s*pam_loginuid.so@session optional pam_loginuid.so@g' -i /etc/pam.d/sshd && \ echo "export VISIBLE=now" >> /etc/profile EXPOSE 22 CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"] ``` 此脚本仅作为基础模板展示，在实际操作过程中还需要进一步调整优化以满足特定需求。例如加入更多安全措施防止未授权访问；或是根据实际情况修改暴露端口等参数设定。 #### PyTorch with ROCm 由于DeepSeek底层依赖于PyTorch实现推理功能，因此需要特别注意选用经过预编译处理过的、专门面向ROCm架构优化后的PyTorch二进制发行版。可通过pip命令轻松获取这些资源： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2 ``` 上述指令会自动拉取对应版本号下的PyTorch及相关扩展模块，确保它们可以在搭载有AMD Radeon系列图形芯片组的计算节点之上顺畅执行。 #### 测试验证 最后但同样重要的是，应当编写一段简单的测试代码片段用来检验整个链条是否组建成功。下面给出了一段可用于初步判断GPU可用性的Python脚本实例： ```python import torch if __name__ == '__main__': device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" print(f'Device being used is {device}') model = ... # Load your pre-trained model here input_tensor = ... output = model(input_tensor.to(device)) print(output) ``` 这段代码首先尝试识别是否存在有效的CUDA设备可供分配给后续运算任务；接着加载预先训练完毕的目标网络结构体；最终选取部分输入样本送入其中进行前向传播预测作业，以此观察输出结果是否符合预期逻辑关系。