### 云端部署 DeepSeek 深度学习模型 #### 准备工作 为了顺利在云端部署 DeepSeek 模型，需先完成一系列准备工作。这包括但不限于创建云账户、配置环境变量以及安装必要的依赖库[^1]。 ```bash pip install deepseek-cloud-sdk boto3 ``` #### 创建实例并上传文件 启动云计算服务提供商提供的虚拟机实例作为运行载体，并利用工具如SCP或SFTP将本地训练好的DeepSeek模型及相关脚本传输至远程服务器上。 #### 配置安全组与网络访问控制列表 调整防火墙设置允许外部请求进入指定端口；同时定义VPC内部通信规则确保数据交互的安全性和效率。 #### 安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 对于 GPU 加速支持，在目标机器上安装Docker引擎及其对应的NVIDIA容器化解决方案可以极大简化后续操作流程。 ```bash curl -fsSL https://get.docker.com | sh \ && sudo systemctl start docker \ && distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list \ && sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit \ && sudo systemctl restart docker ``` #### 构建镜像并发布 API 接口 编写 `Dockerfile` 文件描述所需软件栈结构，接着基于此构建自定义镜像。最后一步则是暴露 RESTful 或 gRPC 类型的服务接口供客户端调用。 ```dockerfile FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:20.08-py3 WORKDIR /app COPY . . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt EXPOSE 5000 CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "5000"] ```