Linux系統(tǒng) DeepSeek 部署方案,結(jié)合RakSmart 服務(wù)器硬件推薦及多場景適配建議,主機推薦小編為您整理發(fā)布如何在RakSmart服務(wù)器上用Linux系統(tǒng)部DeepSeek。
部署方案選擇
根據(jù)需求選擇以下兩種主流方案:
1. 輕量化部署(推薦新手):
工具:Ollama(支持快速安裝與模型管理)
步驟:
1. 安裝 Ollama:執(zhí)行 `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh`,并配置服務(wù)監(jiān)聽所有網(wǎng)絡(luò)接口(修改 `/etc/systemd/system/ollama.service` 添加 `OLLAMA_HOST=0.0.0.0`)。
2. 下載模型:通過 `ollama run deepseek-r1:7b` 或 `ollama run deepseek-r1:32b` 拉取模型(32B 版本需約 22GB 顯存,建議搭配 RTX 4090)。
3. 配置可視化界面:使用 Docker 運行 Open WebUI(`docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://服務(wù)器IP:11434`),支持文件上傳構(gòu)建知識庫。
2.高性能生產(chǎn)部署(推薦企業(yè)):
工具:vLLM(支持高并發(fā)、低延遲推理)
步驟:
1. 安裝 Python 環(huán)境及 CUDA 驅(qū)動,創(chuàng)建虛擬環(huán)境并安裝 vLLM:`pip install vllm`。
2. 啟動推理服務(wù):`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 vllm serve /path/to/model --port 8102`,支持自定義上下文長度(如 `--max-model-len 16384`)。
3. 調(diào)用 API:通過 Python 腳本或 HTTP 請求(示例代碼見網(wǎng)頁6)實現(xiàn)模型交互。
RakSmart 服務(wù)器硬件推薦
針對不同需求提供兩種配置方案:
1. 入門級(1萬預(yù)算):
顯卡:5×RTX 4090(24GB 顯存/卡,支持 32B 模型推理)
內(nèi)存:64GB DDR4
適用場景:中小型企業(yè)本地化部署,生成速度約 15~20 tokens/s。
2. 高性能(20萬+預(yù)算):
CPU:AMD EPYC 7K62(8通道內(nèi)存,帶寬 204.8GB/s)
顯卡:8×NVIDIA A100 80GB(支持 NVLink 顯存池化)
內(nèi)存:512GB DDR4
適用場景:高并發(fā)生產(chǎn)環(huán)境(如 671B 模型),生成速度達 50+ tokens/s。
優(yōu)化策略與注意事項
1. 顯存優(yōu)化:
使用Q4 量化模型(如 32B 量化版顯存占用降至 20GB)。
啟用混合精度推理(FP16/INT8),結(jié)合 GPUStack 動態(tài)分配權(quán)重[citation:歷史回答]。
2. 網(wǎng)絡(luò)與安全:
開放防火墻端口:sudo ufw allow 11434/tcp`(Ollama)或自定義 vLLM 端口。
配置 Nginx 反向代理提升生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定性(參考網(wǎng)頁3配置)。
3. 模型管理:
定期清理冗余模型文件,優(yōu)先選擇 .gguf 格式提升兼容性。
常見問題解決
顯存不足:降低量化精度(如 8B→1.5B)或啟用 CPU 混合推理模式。
服務(wù)啟動失敗:檢查端口沖突或依賴包完整性(如 `pip install --force-reinstall vllm`)。
遠程訪問延遲:優(yōu)化 RakSmart 服務(wù)器內(nèi)網(wǎng)帶寬(≥10Gbps)并啟用分布式節(jié)點負載均衡。
總結(jié):
推薦 RakSmart 服務(wù)器結(jié)合 Ollama(輕量化)或vLLM(高性能)部署,兼顧靈活性與效率。入門級配置適合中小規(guī)模應(yīng)用,高性能方案適配專業(yè)場景。
主機推薦小編溫馨提示:以上是小編為您整理如何在RakSmart服務(wù)器上用Linux系統(tǒng) 部署DeepSeek,更多知識分享可持續(xù)關(guān)注我們,raksmart機房更有多款云產(chǎn)品免費體驗,助您開啟全球上云之旅。
審核編輯 黃宇
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