如何在RakSmart服務(wù)器上用Linux系統(tǒng)部署DeepSeek

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(jī)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)：

CPU：Intel Xeon 8124M

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(dá) 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(yuǎn)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(fù)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。

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審核編輯 黃宇