升腾910b 部署671bdeepseek教程
时间: 2025-02-14 07:10:01 浏览: 299
### 升腾910b上部署DeepSeek
对于在Ascend 910b处理器架构下部署DeepSeek这一特定需求,当前提供的参考资料并未直接涉及此主题。然而,在处理类似复杂模型或大型语言模型的部署时,可以借鉴其他大规模模型部署的经验。
#### 准备工作环境
为了成功部署DeepSeek至Ascend 910b平台,首先需确保拥有适配该硬件环境的操作系统版本和支持库。通常情况下,这涉及到安装NPU驱动程序以及CANN(Compute Architecture for Neural Networks)框架来支持神经网络运算加速[^2]。
#### 获取并编译源码
鉴于目标设备的独特性,可能无法直接利用预构建镜像完成部署任务。因此建议通过`git clone`获取官方仓库中的最新代码,并按照README文档指示进行必要的修改以适应Ascend系列芯片特性:
```bash
git clone https://example.com/deepseek.git
cd deepseek
make build TARGET=ascend910
```
#### 构建Kubernetes资源定义文件
考虑到Kubernetes已成为现代云原生应用的主要承载形式之一,创建适合于Ascend 910b节点调度的应用描述符显得尤为重要。基于已有nginx部署模板[^4],可编写如下YAML配置用于启动服务实例:
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: deepseek-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: deepseek
template:
metadata:
labels:
app: deepseek
spec:
containers:
- name: deepseek-container
image: custom/deepseek:latest # 假设已推送自定义镜像至此处
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1 # 替换为对应Ascend资源请求方式
volumeMounts:
- mountPath: /data/models # 模型权重存储路径映射
name: model-volume
volumes:
- name: model-volume
hostPath:
path: /mnt/data/models # 主机上的持久化数据挂载点
```
请注意上述示例中有关GPU资源配置部分应调整成匹配Ascend SDK所提供的API接口调用方法;同时还需要额外关注容器内部依赖项解析及初始化脚本设置等问题。
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