deepseek用显卡运行
时间: 2025-02-28 16:12:29 浏览: 96
### 配置 DeepSeek 使用 GPU 加速
为了使 DeepSeek 能够利用 GPU 提升性能,需确保安装了兼容 CUDA 的 PyTorch 版本以及必要的驱动程序[^1]。
#### 安装 NVIDIA 显卡驱动
确认已安装适用于目标显卡的最新版 NVIDIA 驱动。这一步骤对于建立稳定高效的运行环境至关重要。通常可通过官方渠道获取并遵循相应指南完成部署。
#### 设置 CUDA 工具包
下载与所用硬件相匹配版本的 CUDA Toolkit 并按照说明文档中的指示操作来完成设置过程。此工具集提供了开发基于 Nvidia GPU 应用所需的基础架构支持[^2]。
#### 更新 PyTorch 至含 CUDA 支持版本
通过 pip 或 conda 命令行工具指定带有 cuda 后缀标签 (如 `torch-cuda90` 表示对应于特定 CUDA 版本) 来安装或升级至含有 GPU 加速功能的新版 PyTorch:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
上述命令假设使用的是 Python 包管理器 pip,并针对 CUDA 11.3 进行优化编译过的二进制文件进行了安装;实际应用时应依据个人情况调整具体参数选项[^3]。
#### 修改模型初始化代码片段
为了让构建好的神经网络实例能够在训练过程中充分利用到图形处理器资源,在定义好各层结构之后应当加入如下所示语句以检测是否存在可用设备并将整个计算图迁移过去执行:
```python
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)
```
这段脚本会自动判断当前环境中是否有可工作的 GPU 设备存在,若有则把后续涉及的所有张量运算都转移到那里去处理从而实现显著提速效果[^4]。
阅读全文
相关推荐


















