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deepseek-r1部署的详细步骤和方法

时间: 2025-03-03 14:39:25 浏览: 67

### DeepSeek R1 部署详细步骤对于 DeepSeek R1 的部署，具体操作涉及多个方面，包括环境准备、模型加载配置以及服务启动等环节。 #### 环境准备为了成功部署 DeepSeek R1 模型，需先确保运行环境中已安装必要的依赖库和工具。通常情况下，推荐使用 Python 虚拟环境来管理项目所需的包版本。此外，还需确认 GPU 设备驱动正常工作并能够被 PyTorch 或其他框架识别[^2]。 ```bash conda create --name deepseek_env python=3.8 conda activate deepseek_env pip install torch torchvision torchaudio cuda-toolkit ``` #### 加载与配置模型通过 `vllm` 工具可方便地完成对预训练好的 DeepSeek R1 模型的加载和服务化发布。命令行参数允许灵活调整张量切分大小(tensor parallel size)，最大输入长度(max model length)以及其他性能优化选项。 ```bash vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B \ --tensor-parallel-size 2 \ --max-model-len 32768 \ --enforce-eager ``` 上述指令中指定了两个GPU用于加速推理过程(`--tensor-parallel-size 2`)；设置单次请求的最大token数量不超过32K(`--max-model-len 32768`)；强制启用即时执行模式(`--enforce-eager`)以提高响应速度。 #### 启动API服务一旦完成了前面提到的各项准备工作之后，就可以利用 vLLM 提供的服务接口对外提供 API 访问功能了。此时可以通过 HTTP 请求向指定端口发送 JSON 格式的文本数据来进行交互测试。 ```json { "prompt": "你好啊", "max_tokens": 50, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9 } ``` 以上即为完整的 DeepSeek R1 部署流程概述及其对应的操作指南。

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