RAKsmart作為高性能服務(wù)器提供商,其硬件配置和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境非常適合運(yùn)行AI大模型。下面,AI部落小編為您講解如何在RAKsmart服務(wù)器上部署DeepSeek AI大模型的完整流程。
一、部署前的準(zhǔn)備工作
1.服務(wù)器選型與配置
DeepSeek等AI大模型對計(jì)算資源要求較高,建議選擇RAKsmart以下配置的服務(wù)器:
GPU型號:至少配備NVIDIATeslaV100或A100顯卡(顯存16GB以上),多卡并行可提升訓(xùn)練/推理速度。
內(nèi)存:64GB及以上,避免因內(nèi)存不足導(dǎo)致進(jìn)程崩潰。
存儲:1TBNVMeSSD,確保模型文件(通常數(shù)百GB)快速加載。
操作系統(tǒng):Ubuntu22.04LTS或CentOS8,兼容主流深度學(xué)習(xí)框架。
2.系統(tǒng)環(huán)境初始化
更新系統(tǒng):
安裝基礎(chǔ)工具:
二、安裝深度學(xué)習(xí)環(huán)境
1.配置NVIDIA驅(qū)動與CUDA
安裝顯卡驅(qū)動:
訪問NVIDIA驅(qū)動下載頁,選擇對應(yīng)GPU型號的驅(qū)動。
安裝CUDAToolkit:
DeepSeek依賴CUDA加速,推薦CUDA11.8:
添加環(huán)境變量至~/.bashrc:
2.安裝PyTorch與依賴庫
使用pip安裝適配CUDA11.8的PyTorch:
安裝模型運(yùn)行依賴:
三、下載與配置DeepSeek模型
1.獲取模型權(quán)重
官方渠道:
若已獲得DeepSeek官方授權(quán),可通過提供的鏈接下載模型文件(通常為.bin或.safetensors格式)。
HuggingFaceHub:
若模型已開源,使用git-lfs克隆倉庫:
2.模型配置文件調(diào)整
修改config.json以適配硬件:
四、啟動模型推理服務(wù)
1.編寫推理腳本
創(chuàng)建inference.py,使用HuggingFace的pipeline快速調(diào)用:
2.運(yùn)行測試
若輸出合理文本,說明模型部署成功。
五、優(yōu)化與安全加固
1.性能優(yōu)化技巧
多GPU并行:
使用accelerate庫啟動多卡推理:
量化壓縮:
啟用8位量化減少顯存占用:
2.安全防護(hù)措施
防火墻設(shè)置:
僅開放必要端口(如HTTPAPI的5000端口):
API訪問鑒權(quán):
使用FastAPI添加API密鑰驗(yàn)證:
六、總結(jié)
通過上述步驟,可以在RAKsmart服務(wù)器上部署DeepSeek AI大模型,并實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)推理與安全防護(hù)。對于企業(yè)級應(yīng)用,可進(jìn)一步結(jié)合Kubernetes實(shí)現(xiàn)彈性擴(kuò)縮容,或使用ONNXRuntime提升推理效率。
審核編輯 黃宇
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