昇腾部署deepseek
时间: 2025-02-08 11:04:58 浏览: 411
### 升腾AI处理器上部署DeepSeek框架
为了在昇腾AI处理器上成功部署DeepSeek框架,需考虑昇腾平台特有的架构和支持工具。MindIE作为昇腾推理引擎能够支持多种主流AI框架并提供多层次编程接口[^1]。
#### 准备工作
确保环境已安装昇腾相关驱动程序和基础软件包。这通常包括但不限于CANN(Compute Architecture for Neural Networks),这是昇腾AI处理的核心计算库集合。此外,还需确认环境中已经配置好Python开发环境及其依赖项。
#### 获取DeepSeek源码或预训练模型
访问官方GitHub仓库或其他可信渠道下载最新版本的DeepSeek项目文件夹或者获取经过训练完成后的权重参数文件(.h5,.pth等形式)[^3]。
#### 转换模型格式适配昇腾
由于不同硬件平台间存在差异,在将其他平台上的深度学习模型迁移到昇腾之前可能需要做一定转换操作。可以利用ModelArts服务中的自动迁移功能或将现有ONNX/caffe/tensorflow等格式转成ATC(Ascend Tensor Compiler)可识别的形式以便后续编译优化过程顺利进行。
```bash
atc --model=your_model.onnx --framework=5 --output=deepseek_ascend --soc_version=Ascend310P
```
此命令用于把外部导入的onnx模型转化为适用于昇腾310P芯片执行的任务文件。
#### 编写推理脚本
编写一段简单的Python代码来加载刚刚转化好的离线模型,并调用相应的API完成预测任务:
```python
import numpy as np
from mindspore import context, Tensor
from mindspore.train import export
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend")
def infer(input_data_path):
input_tensor = Tensor(np.load(input_data_path))
net = YourNet() # 替换成实际网络结构定义
output = net(input_tensor)
print(output)
if __name__ == '__main__':
infer('input.npy')
```
这段代码展示了如何设置运行上下文为图形模式且目标设备指向昇腾;接着实例化自定义神经网络类`YourNet()`,最后传入测试样本得到输出结果。
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