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。
