4060显卡怎么部署deepSeek
时间: 2025-03-02 17:01:44 浏览: 215
### 安装和配置 DeepSeek
对于 NVIDIA GeForce RTX 4060 显卡上的 DeepSeek 部署,以下是详细的指导:
#### 环境准备
确保操作系统已更新至最新版本,并安装最新的驱动程序以兼容 GPU 设备[^1]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
```
下载适用于 Linux 的官方 NVIDIA 驱动程序并按照说明完成安装过程。这一步骤至关重要,因为合适的驱动能够优化硬件性能表现。
#### Python 和依赖库设置
创建虚拟环境来隔离项目所需的包文件,推荐使用 `conda` 或者原生的 venv 工具来进行管理。
```bash
python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
接着依据官方文档指示安装必要的 Python 库,特别是 PyTorch 及其对应的 CUDA 扩展部分。考虑到 4060 支持特定版本的 CUDA,请确认所选框架版本与之匹配。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
#### 获取 DeepSeek 源码
通过 Git 克隆仓库获取最新源代码副本,在本地构建开发分支以便后续调整参数或修复潜在问题。
```bash
git clone https://github.com/deepseek-labs/deepseek.git
cd deepseek
```
#### 修改配置文件适应硬件条件
编辑位于项目的根目录下的 `.env` 文件,指定适合于单张 4060 卡片运行时的各项超参设定,比如批量大小、线程数等。由于该型号显存相对较小,适当降低这些数值有助于防止 OOM (Out of Memory) 错误发生。
```ini
BATCH_SIZE=8
NUM_WORKERS=2
LEARNING_RATE=5e-5
EPOCHS=3
```
#### 启动训练脚本
最后执行启动命令开始实验流程,期间注意观察日志输出确保一切正常运作。如果有任何异常情况及时终止进程排查原因所在。
```bash
python train.py
```
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