deepseek部署gpu
时间: 2025-02-13 22:21:47 浏览: 84
### 如何在GPU上部署DeepSeek
#### 环境准备
对于希望利用GPU加速来部署DeepSeek的用户来说,最低配置应满足如下条件:拥有NVIDIA GPU(建议RTX 3090或更高级别)、至少32GB RAM以及不少于50GB可用磁盘空间[^2]。
#### 软件依赖
操作系统方面可以选择Windows、macOS或是Linux发行版;为了简化安装过程并确保兼容性,推荐使用Docker容器化平台。特别是当计划采用Open Web UI界面时,提前完成Docker环境搭建显得尤为重要。
#### 安装必要的驱动程序和支持库
针对NVIDIA GPU设备,在开始之前还需要确认已经正确安装了相应的CUDA Toolkit版本及其配套cuDNN库文件。这一步骤至关重要,因为这些组件构成了深度学习框架运行的基础支撑层[^1]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-driver-<version>
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
```
上述命令适用于Ubuntu系统下的NVIDIA显卡驱动及Docker工具包安装操作[^3]。
#### 获取预训练模型权重与源码仓库
访问官方GitHub页面下载最新发布的DeepSeek项目压缩包或者克隆Git仓库到本地机器上。接着按照README.md中的指示加载所需的Python虚拟环境,并执行pip install . 来安装所有必需的第三方模块。
#### 启动带有GPU支持的服务实例
最后一步就是启动包含GPU资源分配选项在内的服务进程。可以通过修改配置文件指定使用的具体物理核心数量以及其他参数优化设置。如果一切顺利的话,则可以在浏览器端输入对应的IP地址加端口号组合开启实时聊天测试环节。
```yaml
# config.yaml example for enabling GPU support during deployment.
use_gpu: true
gpu_ids: "0,1"
batch_size_per_device: 8
max_length: 512
```
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