搞定DeepSeek R1部署，这个开源项目有点东西！

原创最新推荐文章于 2026-06-23 14:13:05 发布 2.4k 阅读 AI写同款

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GPUStack 0.2：开箱即用的分布式推理、CPU推理和调度策略单机多卡分布式推理、跨主机分布式推理、CPU 推理、各种调度策略，你想要的全都有阅读详情

AI摘要

本文详细介绍了DeepSeek R1的私有部署过程，包括单机运行小参数量模型、分布式推理运行大参数量模型、生产场景下的UI全自动多机部署以及高并发高吞吐的生产部署等。同时，介绍了GPUStack开源项目，它通过分布式推理解决大模型部署问题，支持多平台、多硬件，并提供一键安装和资源管理功能。

最近在折腾 DeepSeek R1 的私有部署，发现不少开发者都遇到了类似的困扰。明明按照文档一步步来，却总是会碰到这样那样的问题 - 分片下载老是断，模型合并偶尔出错，环境配置更是让人头大。要是再遇到多机分布式、高并发或者国产芯片这些场景，那就更不好处理了。

正好最近看到一个挺有意思的开源项目 GPUStack (https://github.com/gpustack/gpustack/)。它用 Apache 协议开源，主要就是为了解决 DeepSeek R1 这类大模型的部署问题。试用下来体验还不错，分享给家人们~

支持 Windows、Linux、macOS，基本主流平台都能跑
会自动处理资源分配，多机协同计算也不在话下
硬件支持很全面，从 NVIDIA、AMD、Mac 到国产的昇腾、海光、摩尔线程都能用

说到底，DeepSeek R1 的部署之所以麻烦，主要还是因为它太"重"了 - 671B 的参数量即便量化后也不小。这就带来了几个实际问题：

单机资源往往不够用
量化后的模型依然很吃配置
不同硬件平台的算力不好统一调度

GPUStack 的思路是通过分布式推理来解决这些问题。它能自动协调多台机器的资源，让 DeepSeek R1 在各种硬件环境下都能稳定运行。

下面我们就来看看它具体是怎么工作的，以及在实际场景中该如何使用。

桌面场景

单机运行小参数量模型

在 Windows 和 macOS 桌面设备上，单机运行 DeepSeek R1 1.5B ~ 14B 等小参数模型。如果显存不足，GPUStack 也支持将部分模型权重加载到内存，实现 GPU & CPU 混合推理，确保在有限硬件资源下的运行。

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models-desktop

分布式推理运行大参数量模型

当单机无法满足模型运行需求时，GPUStack 支持跨主机分布式推理。例如：

多机分布式推理

使用一台 Mac Studio 可以运行 Unsloth 最低动态量化（1.58-bit）的 DeekSeek R1 671B 模型，更高的量化和动态量化版本可以通过分布式推理功能，使用两台 Mac Studio 分布式运行。还可以灵活多卡切分比例和满足更多的场景需求，例如更多的分布式节点和更大的上下文设置。

异构分布式推理

使用：

一台 Ubuntu 服务器，搭载 NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM）
一台 Windows 主机，搭载 AMD Radeon RX 7800（16GB VRAM）
一台 MacBook Pro，搭载 M4 Pro，拥有 36GB 统一内存

聚合这些异构设备的 GPU 资源，运行单机无法运行的 DeepSeek-R1 32B 或 70B 量化蒸馏模型，充分利用多台设备的算力来提供推理。

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生产场景

UI 全自动多机部署超大模型

在 2 台 8 卡 NVIDIA A100 服务器上，一键开启 GPUStack 的多机分布式推理功能，通过 UI 配置全自动实现跨多机运行 DeepSeek R1 671B 量化版本，突破单机显存限制，高效执行超大规模模型推理。

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models-a100-distributed-inference

高并发高吞吐的生产部署

在需要高并发、高吞吐、低延迟的生产环境中，使用 vLLM 高效部署推理 DeepSeek R1 全量版或蒸馏版，充分利用推理加速技术支撑大规模并发请求，提升推理效率。

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国产硬件适配

在昇腾、海光等国产 GPU 上，GPUStack 也提供适配支持。例如，在 8 卡海光 K100_AI 上运行 DeepSeek R1 671B 量化或蒸馏版本，充分发挥国产硬件的计算能力，实现自主可控的私有化部署方案。

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对于诸如上述的各种部署场景，GPUStack 都能根据环境自动选择最佳部署方案，提供自动化的一键部署，用户不需要繁琐的部署配置。同时用户也拥有自主控制部署的灵活性。

不同的模型、量化方式、上下文大小、推理参数设置或多卡并行配置对显存需求各不相同。对于 GGUF 模型，可以使用模型资源测算工具 GGUF Parser（https://github.com/gpustack/gguf-parser-go）来手动计算的显存需求。实际部署时，GPUStack 会自动计算并分配适合的显存资源，无需用户手动配置。

gguf-parser

GPUStack 不仅仅是 LLM 推理框架，除了 大语言模型（LLM），GPUStack 还支持多种 生成式 AI 模型，覆盖更广泛的应用场景，包括：

多模态模型：如 Qwen2.5-VL、InternVL 2.5
图像生成模型：如 Stable Diffusion、Flux
语音模型（STT/TTS）：如 Whisper、CosyVoice
Embedding 模型：如 BGE、BCE、Jina
Reranker 模型：如 BGE Reranker、Jina Reranker

无论是个人开发者的桌面端，还是企业级数据中心，GPUStack 都能提供高效、灵活的私有部署方案，帮助用户轻松运行各类 AI 模型。

GPUStack 不仅仅是一个推理框架，它具备整体的部署、管理与运维解决方案，让大模型部署变得更加简单和高效，包括：

国产硬件支持：兼容昇腾、海光、摩尔线程等异构算力芯片
模型管理：支持模型升级、推理引擎多版本并存、离线部署
高可用：多实例负载均衡，确保高效稳定的推理表现
监控 & 可视化：提供 GPU/LLM 观测指标、Dashboard 仪表板
安全控制：用户管理、API 认证授权，满足企业级需求

如何安装 GPUStack？如果你对 GPUStack 感兴趣，可以参考以下步骤进行安装部署。

安装 GPUStack

脚本一键安装

❝

安装要求参考：https://docs.gpustack.ai/latest/installation/installation-requirements/

GPUStack 支持脚本一键安装、容器安装、pip 安装等各种安装方式，这里使用脚本方式安装。

在 Linux 或 macOS 上：

通过以下命令在线安装，安装完成需要输入 sudo 密码启动服务，这个步骤需要联网下载各种依赖包，网络不好可能需要花费十几到几十分钟的时间：

curl -sfL https://get.gpustack.ai | INSTALL_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sh -s -

在 Windows 上：

以管理员身份运行 Powershell，通过以下命令在线安装，这个步骤需要联网下载各种依赖包，网络不好可能需要花费十几到几十分钟的时间：

$env:INSTALL_INDEX_URL = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"   Invoke-Expression (Invoke-WebRequest -Uri "https://get.gpustack.ai" -UseBasicParsing).Content

当看到以下输出时，说明已经成功部署并启动了 GPUStack：

[INFO]  Install complete.      GPUStack UI is available at http://localhost.   Default username is 'admin'.   To get the default password, run 'cat /var/lib/gpustack/initial_admin_password'.      CLI "gpustack" is available from the command line. (You may need to open a new terminal or re-login for the PATH changes to take effect.)

接下来按照脚本输出的指引，拿到登录 GPUStack 的初始密码，执行以下命令：

在 Linux 或 macOS 上：

cat /var/lib/gpustack/initial_admin_password

在 Windows 上：

Get-Content -Path (Join-Path -Path $env:APPDATA -ChildPath "gpustack\initial_admin_password") -Raw

在浏览器访问 GPUStack UI，用户名 admin，密码为上面获得的初始密码。

重新设置密码后，进入 GPUStack：

overview

纳管 GPU 资源

GPUStack 支持纳管 Linux、Windows 和 macOS 设备的异构 GPU 资源，步骤如下。

其他节点需要通过认证 Token 加入 GPUStack 集群，在 GPUStack Server 节点执行以下命令获取 Token：

在 Linux 或 macOS 上：

cat /var/lib/gpustack/token

在 Windows 上：

Get-Content -Path (Join-Path -Path $env:APPDATA -ChildPath "gpustack\token") -Raw

拿到 Token 后，在其他节点上运行以下命令添加 Worker 到 GPUStack，纳管这些节点的 GPU（将其中的 http://YOUR_IP_ADDRESS 替换为你的 GPUStack 访问地址，将 YOUR_TOKEN 替换为用于添加 Worker 的认证 Token）：

在 Linux 或 macOS 上：

curl -sfL https://get.gpustack.ai | INSTALL_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sh -s - --server-url http://YOUR_IP_ADDRESS --token YOUR_TOKEN

在 Windows 上：

$env:INSTALL_INDEX_URL = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"   Invoke-Expression "& { $((Invoke-WebRequest -Uri "https://get.gpustack.ai" -UseBasicParsing).Content) } -- --server-url http://YOUR_IP_ADDRESS --token YOUR_TOKEN"

通过以上步骤，我们已经安装好 GPUStack 并纳管了多个 GPU 节点，接下来就可以使用这些 GPU 资源来部署所需的各种 DeekSeek R1 满血、量化、蒸馏模型和其他模型了。

总结

以上是关于如何安装 GPUStack 并在不同场景下部署 DeekSeek R1 模型的使用教程。你可以访问项目的开源仓库：https://github.com/gpustack/gpustack 了解更多信息。

GPUStack 是一个低门槛、易上手、开箱即用的私有大模型服务平台。它可以轻松整合并利用各种异构 GPU 资源，方便快捷地为生成式 AI 应用和应用开发人员部署所需的各种 AI 模型。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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