如何在RAKsmart服务器上部署DeepSeek AI大模型

　　RAKsmart作为高性能服务器提供商，其硬件配置和网络环境非常适合运行AI大模型。下面，AI部落小编为您讲解如何在RAKsmart服务器上部署DeepSeek AI大模型的完整流程。

　　一、部署前的准备工作

　　1.服务器选型与配置

　　DeepSeek等AI大模型对计算资源要求较高，建议选择RAKsmart以下配置的服务器：

　　GPU型号：至少配备NVIDIATeslaV100或A100显卡(显存16GB以上)，多卡并行可提升训练/推理速度。

　　内存：64GB及以上，避免因内存不足导致进程崩溃。

　　存储：1TBNVMeSSD，确保模型文件(通常数百GB)快速加载。

　　操作系统：Ubuntu22.04LTS或CentOS8，兼容主流深度学习框架。

　　2.系统环境初始化

　　更新系统：

　　安装基础工具：

　　二、安装深度学习环境

　　1.配置NVIDIA驱动与CUDA

　　安装显卡驱动：

　　访问NVIDIA驱动下载页，选择对应GPU型号的驱动。

　　安装CUDAToolkit：

　　DeepSeek依赖CUDA加速，推荐CUDA11.8：

　　添加环境变量至~/.bashrc：

　　2.安装PyTorch与依赖库

　　使用pip安装适配CUDA11.8的PyTorch：

　　安装模型运行依赖：

　　三、下载与配置DeepSeek模型

　　1.获取模型权重

　　官方渠道：

　　若已获得DeepSeek官方授权，可通过提供的链接下载模型文件(通常为.bin或.safetensors格式)。

　　HuggingFaceHub：

　　若模型已开源，使用git-lfs克隆仓库：

　　2.模型配置文件调整

　　修改config.json以适配硬件：

　　四、启动模型推理服务

　　1.编写推理脚本

　　创建inference.py，使用HuggingFace的pipeline快速调用：

　　2.运行测试

　　若输出合理文本，说明模型部署成功。

　　五、优化与安全加固

　　1.性能优化技巧

　　多GPU并行：

　　使用accelerate库启动多卡推理：

　　量化压缩：

　　启用8位量化减少显存占用：

　　2.安全防护措施

　　防火墙设置：

　　仅开放必要端口(如HTTPAPI的5000端口)：

　　API访问鉴权：

　　使用FastAPI添加API密钥验证：

　　六、总结

　　通过上述步骤，可以在RAKsmart服务器上部署DeepSeek AI大模型，并实现了基础推理与安全防护。对于企业级应用，可进一步结合Kubernetes实现弹性扩缩容，或使用ONNXRuntime提升推理效率。

审核编辑 黄宇