deepseek 局域网
时间: 2025-02-05 14:02:09 浏览: 199
### DeepSeek 局域网配置与问题解决方案
#### 1. 环境准备
为了成功部署 DeepSeek-r1,在局域网环境中需确保满足特定的硬件和软件条件。首先,确认 Windows 内部版本号高于 19045 并启用 BIOS 中的虚拟化支持[^3]。
对于 Linux 子系统的准备工作涉及多个方面:
- 安装并配置 WSL2 和 Docker Desktop;
- 将 WSL2 和 Docker 的存储位置迁移至其他磁盘以节省 C 盘空间;
- 更新 Ubuntu 软件包源到国内镜像站点加速下载速度;
- 预先安装 Git 及其 LFS 插件用于管理大型文件;
- 加载必要的编译工具链和其他依赖库。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt install build-essential cmake git-all libsm6 libxext6 libxrender-dev wget unzip -y
```
#### 2. 启动运行项目
完成上述环境搭建之后,可以着手于项目的实际启动工作:
##### (a) 获取代码仓库
通过 Git 命令克隆目标 GitHub 或者 Gitee 上托管的工程代码。
```bash
git clone https://github.com/example/repo.git
cd repo
```
##### (b) 下载预训练模型权重
针对 RAG 架构中的 embedding 模型以及基础的大语言模型部分,可能需要单独获取对应的权重文件。考虑到网络状况不佳可能导致下载中断的情况,建议预先准备好离线资源包。
如果遇到显存不足的问题,则考虑降低初始加载的模型尺寸(如由 7B 减少至 3B)。这可以通过修改 `run.sh` 文件内的相应参数实现。
```bash
sed -i 's/model_size=7B/model_size=3B/g' run.sh
chmod +x run.sh
./run.sh
```
当面临显卡驱动不兼容时,应当参照官方文档指引更新最新的 NVIDIA 显卡驱动程序;而对于无法访问外部资源的情形下,可尝试寻找可靠的代理服务器或者采用本地缓存机制来绕过障碍。
#### 3. 故障排查指南
在执行过程中可能会碰到各种异常情况,下面列举了一些常见错误及其处理方法:
- **内存溢出**:适当减小批量大小(batch size),选用更轻量级的变体版本。
- **CUDA 错误**:验证 CUDA 版本是否匹配当前使用的 PyTorch/TensorFlow 库,并重新安装正确的 GPU 运行时环境。
- **连接超时**:检查防火墙设置允许必要的端口通信,同时利用 Fiddler/Squid 等工具建立 HTTP(S) 代理服务辅助数据传输过程。
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