ktransformers部署DeepSeek R1

### 如何使用 KTransformers 部署 DeepSeek R1 模型 #### 一、环境准备 为了成功部署 DeepSeek R1 模型，首先需要确保安装了必要的依赖项以及配置好运行环境。以下是具体的操作说明： - 安装 Python 和 PyTorch：推荐版本为 Python 3.10 及以上，并根据硬件条件选择合适的 CUDA 版本[^3]。 - 下载并解压模型文件至指定路径 `/root/DeepSeek-R1-GGUF` 或其他自定义位置。 ```bash mkdir -p /root/DeepSeek-R1-GGUF && cd /root/DeepSeek-R1-GGUF wget https://hf-mirror.com/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF/tree/main/DeepSeek-R1-UD-Q2_K_XL.gguf ``` 如果遇到国内网络访问速度较慢的情况，可以考虑通过镜像站点或者工具（如迅雷会员）加速下载过程[^3]。 --- #### 二、命令行交互模式启动 完成上述准备工作之后，可以通过以下命令进入命令行交互界面来测试模型功能： ```bash numactl -N 1 -m 1 python ./ktransformers/local_chat.py \ --model_path /root/DeepSeek-R1-GGUF \ --gguf_path /root/DeepSeek-R1-GGUF/DeepSeek-R1-Q4_K_M \ --cpu_infer 33 \ --max_new_tokens 1000 ``` 此脚本会加载预训练权重并初始化推理引擎，在第一次执行时可能耗时稍长一些因为涉及大量数据读取操作[^2]。 --- #### 三、API 接口服务搭建 对于生产环境中希望集成到更大规模应用体系下的场景，则建议采用 RESTful API 的方式对外提供服务能力。下面给出了一种基于 Flask 构建的服务端实现方案示例代码片段： ```python from flask import Flask, request, jsonify import subprocess app = Flask(__name__) @app.route('/infer', methods=['POST']) def infer(): input_text = request.json.get('text') process = subprocess.Popen( [ 'PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True', 'python3.10', './ktransformers/server/main.py', '--model_path', '/home/sean/DeepSeek-R1-GGUF/DeepSeek-R1-config/', '--gguf_path', '/home/sean/DeepSeek-R1-GGUF/DeepSeek-R1-UD-Q2_K_XL/', '--input_text', f'"{input_text}"' ], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT, shell=True ) output, _ = process.communicate() return jsonify({"output": str(output.decode())}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=6688) ``` 注意这里我们还额外设置了某些优化参数比如 `cache_lens`, `total_context` 来进一步提升性能表现[^3]。 --- #### 四、总结 借助于 KTransformers 提供的强大支持能力，即使是资源有限的小型企业也能够轻松实现在本地服务器上高效稳定地运行诸如 DeepSeek R1 这样超大规模的语言生成类 AI 应用程序[^1]。