deepseek部署linux服务器显卡支持

### DeepSeek 部署指南 #### 一、环境准备 为了确保 DeepSeek 能够充分利用 NVIDIA GPU 加速，在 Linux 服务器上的部署需先安装适配的驱动程序以及配置容器化运行环境。NVIDIA 提供了专门优化过的 PyTorch 容器，该容器内含一系列用于加速计算的软件组件[^1]。 对于云服务的选择，AWS 的 `p3dn.24xlarge` 实例被公认为性能最高的GPU实例选项之一[^2]，这使得它成为承载需要大量图形处理能力的应用的理想平台。 #### 二、具体操作流程 假设已经选择了合适的硬件资源，则接下来的操作如下： - **安装必要的依赖项** 确保操作系统是最新的，并安装 Docker 和 nvidia-docker 支持包以便后续能够顺利拉取并启动带有 GPU 支持的镜像文件。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \ sed 's#deb http://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2 ``` - **获取预构建好的PyTorch容器** 利用之前设置完成后的 docker 环境来下载由 NVIDIA 维护且针对 GPU 进行过特别调整的 PyTorch 映像版本。 ```bash docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:21.06-py3 ``` - **创建并启动容器** 定义好工作目录映射关系之后就可以基于上述所提到的基础镜像创建一个新的交互式会话了；这里建议将主机端口暴露给外部访问从而方便调试目的。 ```bash docker run --gpus all -it --rm --name deepseek-env \ -v $(pwd):/workspace \ -p 8888:8888 \ nvcr.io/nvidia/pytorch:21.06-py3 bash ``` 进入新开启的 shell 后即可按照官方文档指示继续进行 DeepSeek 应用的具体搭建过程。 #### 三、验证与测试 一旦完成了整个项目的初始化设定动作，可以通过执行简单的推理脚本来检验当前环境中是否存在任何潜在问题影响到最终效果呈现。例如可以尝试加载预训练模型并对少量样本数据集实施预测分析任务来看看实际表现情况如何。 ```python import torch from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer model_name_or_path = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path) inputs = tokenizer("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) print(outputs.logits.softmax(dim=-1)) ```