华为昇腾本地部署 DeepSeek-R1
时间: 2025-03-02 08:04:09 浏览: 173
### 华为昇腾 DeepSeek-R1 本地部署教程和配置指南
#### 准备工作
为了成功部署华为昇腾 DeepSeek-R1,在开始之前需确认环境满足最低硬件需求并安装必要的软件包。确保操作系统兼容且已更新至最新版本[^1]。
#### 安装依赖库
通过命令行工具获取Ascend NPU支持所需的驱动程序和其他依赖项。对于Ubuntu系统,可以执行如下脚本完成初始化设置:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
software-properties-common \
python3-pip \
build-essential \
cmake \
git
```
#### 获取模型文件
访问官方仓库下载预训练好的DeepSeek模型权重以及配套资源文件。建议使用Git克隆整个项目以便于后续维护升级:
```bash
git clone https://github.com/your-repo/deepseek-r1.git
cd deepseek-r1
```
#### 配置运行环境
创建虚拟Python环境来隔离不同项目的依赖关系,并激活该环境用于下一步骤的操作。接着利用pip安装requirements.txt里列出的所有Python模块:
```bash
python3 -m venv env
source ./env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
```
#### 编译TRT-LLM插件
针对特定应用场景编译TensorRT LLM插件以优化性能表现。此过程可能耗时较长,请耐心等待直至结束提示出现为止。
```bash
make trtllm_plugins_build
```
#### 启动服务端口
最后一步是启动RESTful API服务器监听指定IP地址及端口号,允许客户端发起请求调用推理接口处理图像数据流。
```python
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.post("/predict/")
async def predict(file: UploadFile = File(...)):
contents = await file.read()
# Process the image and get predictions here...
result = {"prediction": "example"}
return result
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
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