ubuntu安装Deepseek启用GPU
时间: 2025-03-03 13:16:53 浏览: 50
### Deepseek在Ubuntu上的安装与GPU加速配置
#### 环境准备
为了成功部署Deepseek,在Ubuntu环境下需确认已具备如下条件:
- **操作系统**:本指南基于Ubuntu 20.04展开描述[^1]。
- **Python版本**:确保安装的是Python 3.7或更新版本,这是运行Deepseek所必需的基础环境之一。
对于打算利用GPU来提升模型训练效率的情况,则还需额外完成CUDA以及cuDNN的设置工作。这里假定采用的是CUDA 11.2配合cuDNN 8.1作为硬件加速的支持组件。
#### Python及其虚拟环境搭建
按照官方指导建议,应该先创建一个新的Python虚拟环境用于隔离项目依赖项。这一步骤有助于避免不同项目的库文件之间发生冲突,并保持系统的整洁有序。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip -y
pip3 install --upgrade pip virtualenv
virtualenv venv
source ./venv/bin/activate
```
#### 获取源码及初始化依赖关系
接着从GitHub仓库克隆最新的Deepseek代码至本地机器上,并进入对应的目录执行必要的包管理操作以加载所需的软件包列表[^2]。
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git
cd deepseek
pip install -r requirements.txt
```
#### GPU支持的具体实现方法
当面临CUDA版本兼容性挑战时,可以考虑借助`conda`工具链来进行辅助性的调整优化措施。例如,可以通过命令`conda install cuda -c nvidia`向环境中添加缺失的关键驱动程序或是修正现有配置中的不足之处[^4]。
另外一种方案则是充分利用现有的集成开发平台优势——比如结合WSL2、Docker容器技术再加上Ollama框架所提供的便利接口快速构建起一套完整的实验测试床环境[^3]。不过这种方法更适合那些希望绕过繁琐的手动编译过程而追求高效便捷解决方案的人群。
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