### GPU部署DeepSeek大模型教程 #### 准备工作环境 为了确保能够在GPU上顺利部署DeepSeek大模型，需要准备支持CUDA的Python环境。建议创建一个新的虚拟环境来管理依赖项。 ```bash conda create -n deepseek-gpu python=3.8 conda activate deepseek-gpu ``` 安装必要的库文件以支持GPU加速[^1]： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` #### 获取源码与预训练模型 克隆官方GitHub仓库中的最新版DeepSeek代码至本地机器，并切换到对应的目录下： ```bash git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git cd deepseek ``` 对于特定版本V3，则应按照如下方式操作[^3]： ```bash git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git cd DeepSeek-V3/inference ``` 接着下载所需的预训练权重文件。这里以7B参数量级为例说明如何加载远程服务器上的模型实例[^2]： ```bash ollama run deepseek-r1:7b ``` #### 修改配置文件适应GPU设置 进入`config.yaml`或其他形式的配置文档路径，在其中指定使用的设备类型为GPU以及相应的ID号（如果有多个显卡的话）。通常情况下只需简单修改一行即可完成此步骤： ```yaml device: "cuda" # 或者更具体地指明哪一块GPU # device: "cuda:0" ``` 如果希望进一步优化性能表现，还可以考虑调整batch size大小、学习率衰减策略等超参设定；同时也要注意监控内存占用情况以免溢出。 #### 启动服务端口监听请求 最后一步就是启动推理API接口供外部调用了。一般会通过Flask/Django这类Web框架实现RESTful API的形式对外提供服务。下面给出一段基于FastAPI的小例子作为参考： ```python from fastapi import FastAPI, Request import uvicorn app = FastAPI() @app.post("/predict/") async def predict(request: Request): data = await request.json() result = model(**data) # 假设model已经提前载入好了 return {"prediction": str(result)} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 这样就完成了整个流程介绍，现在可以尝试发送POST请求测试效果啦！
