deepseek本地部署显卡设置
时间: 2025-02-25 13:05:26 浏览: 105
### DeepSeek 本地部署中的GPU设置指南
对于希望利用图形处理单元(Graphics Processing Unit, GPU)加速DeepSeek性能的用户来说,确认所使用的计算机配备有支持CUDA技术的NVIDIA GPU是非常重要的。为了验证这一点,在命令行输入`$ lspci | grep -i nvidia`可以检测系统中是否存在兼容的NVIDIA显卡设备[^1]。
一旦确认了硬件环境满足需求之后,则需安装适用于该版本Linux发行版的操作系统驱动程序以及必要的CUDA Toolkit和cuDNN库来构建适合深度学习框架运行的基础平台。这一步骤通常涉及下载对应于特定操作系统类型的软件包并遵循官方文档指示完成整个过程。
当上述准备工作完成后,在启动DeepSeek之前还需确保正确设置了环境变量以便应用程序能够识别到已安装好的GPU资源。具体操作可能包括但不限于编辑`.bashrc`文件加入如下所示路径声明:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
最后,在执行DeepSeek的过程中可以通过指定参数的方式告知其使用哪个具体的GPU来进行计算任务分配。例如,在Python脚本里可通过设置`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'`这样的语句实现只让第一个可用的GPU参与工作流程;而在命令行调用时则可能是通过附加类似`--gpu=auto`选项的形式达到相同效果。
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