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如何在RAKsmart服務(wù)器上部署DeepSeek AI大模型

梁陽陽 ? 來源:jf_22301137 ? 作者:jf_22301137 ? 2025-04-08 11:00 ? 次閱讀
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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):

wKgZPGf0kFKAf14zAABFPTg8LS0527.png

安裝基礎(chǔ)工具:

wKgZPGf0kFqANF4gAAAy8JUegF4398.png

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:

wKgZPGf0kHqAbp4zAABsd20qEYI970.png

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:

wKgZPGf0kJ-AGkhnAAC7Mm0XAk0555.png

2.運(yùn)行測試

wKgZO2f0kKiAE20AAAAkBZkmTXM953.png

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:

wKgZPGf0kQGAF3ytAAA-0yb3qK8512.png

量化壓縮:

啟用8位量化減少顯存占用:

wKgZO2f0kPqAC-LlAACYMEmxwpI799.png

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):

wKgZO2f0kPGAB6imAAAmIFwrBRM401.png

API訪問鑒權(quán):

使用FastAPI添加API密鑰驗(yàn)證:

wKgZPGf0kOCAfbahAADqQt2MEfg779.png

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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