DeepSeek-多机多卡集群部署

最新推荐文章于 2025-09-30 15:42:28 发布
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#kubernetes #容器 #云原生 #docker #运维 #deepseek #大模型

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deepseek分布式推理多机部署实践
03-05 537
这种情况下，如果有多台8GB的显卡，是可以考虑上32b的。如果报python not found，在环境变量path中检查一下python路径是不是正确，否则要重装一下python，直接如下命令可以显示：python -V。如果添加节点后显示的ip不对，因为某节点有多个ip,可以先在网络配置中禁用其它不用的虚拟网卡，然后删除该节点后重新安装。报没有合适的节点，上图中，调度方式要选择手动，在弹出框中选择识别的2个节点，且显存之和要小于部署的模型要求的显存。1台windows笔记本，4060显卡，8GB显存；
Deepseek VL2 多卡部署
lvchaofan0101的博客
12-31 4335
Deepseek VL2 多卡部署
DeepSeek部署教程
最新发布
weixin_42527665的博客
09-30 1278
本文系统介绍了DeepSeek大模型的本地化部署全流程，涵盖硬件配置、软件环境搭建、模型加载、服务封装与性能优化，结合金融行业案例展示企业级应用实践。
全网最全4机32卡使用torchrun部署DeepSeek-R1-671B模型
qq_15060477的博客
02-19 1108
根据实际情况，修改参数，如果是4机，nnodes为4，在每一台机器上修改参数，运行起来，则满血版本就跑通了。ADDR为主机的ip地址。
蓝耘智算平台多机多卡分布式训练DeepSeek模型全流程指南
倔强的石头的博客
02-13 1万+
本文详细讲解如何在蓝耘智算平台上搭建多机多卡分布式训练环境，以DeepSeek模型为例，覆盖网络配置、通信优化、并行策略选择、资源管理与监控等核心环节，助力开发者高效实现大模型训练任务
DeepSeek集群版一键部署
小马哥的博客
02-19 1749
DeepSeek-R1是深度求索（DeepSeek）于2025年1月20日发布的开源人工智能大型语言模型。在数学、代码及推理任务上的表现与 OpenAI-o1 旗鼓相当。DeepSeek-R1(7b)是 DeepSeek R1 的中端版本。其设计目标是将 DeepSeek R1 的强大推理能力转移到更小的模型中，以提高计算效率和部署灵活性。
DeepSeek-V2-Chat多卡推理(不考虑性能)
Hi20240217的博客
06-12 1453
本文演示了如何使用accelerate推理DeepSeek-V2-Chat(裁剪以后的模型,仅演示如何将权值拆到多卡)
第四十八个问题-vLLM、SDLang、Ollama本地部署Deepseek-V3性能最好？
释迦呼呼的博客
04-02 1077
Ollama与vLLM各有侧重Ollama凭借轻量化、高稳定性，成为个人开发者和中小团队的首选；vLLM则以企业级高吞吐量和扩展能力见长，适合资源充足的大型项目。建议根据实际需求与资源条件选择框架，并关注DeepSeek-V3的持续升级（如动态路由、成本优化），以最大化性能收益。
《一文读懂DeepSeek-R1本地部署配置要求》（建议收藏）
大衛說
02-22 1108
不少用户想了解本地部署DeepSeek-R1所需的电脑配置要求。本文将详细介绍DeepSeek-R1各个版本的配置需求及其适用场景。支持、V3 及 GPT4.0、4o 和 o1、o3根据Ollama平台提供的DeepSeek-R1模型信息，以下是对不同参数量模型的本地部署硬件要求及适用场景的分析。请注意：部分数据是基于模型的通用需求推测得出的，具体硬件要求应以实际部署测试为准。
精选资源
一文读懂DeepSeek-R1本地部署配置要求（建议收藏）
03-01
对于希望在本地环境中部署DeepSeek-R1的用户而言，了解相应的硬件要求是非常重要的。本文将详细介绍DeepSeek-R1从1.5B到671B各版本的配置要求，并分析适用场景。 1. DeepSeek-R1-1.5B - CPU要求至少4核，推荐使用...
H20 显卡多节点 DeepSeek R1满血版部署保姆级教程
wwpk2015的博客
07-04 2335
本文详细介绍了DeepSeek-R1671B大模型基于SGLang的分布式部署方案。主要内容包括：1) 硬件配置要求，推荐使用8块NVIDIA H20 HGX GPU和高速存储；2) 系统环境搭建步骤，涵盖Ubuntu 22.04系统配置、NVIDIA驱动安装、CUDA 12.5和Docker环境部署；3) 多节点NVMe磁盘挂载和模型文件分发方法；4) SGLang分布式服务部署流程，包括Docker镜像获取、容器启动和服务验证；5) 性能测试方案与优化建议。该方案严格遵循NVIDIA官方推荐配置，适用于
DeepSeek 3FS集群化部署临时笔记
抛物线的博客
03-16 2634
节点管理IP25G_IPOS服务说明需要配置admin_cli需要配置admin_cli需要配置admin_cli需要配置admin_cli端口冲突 ： 由于我是mgmtd服务和clickhost_server一起部署,会导致存在9000端口冲突，导致mgmtd无法启动问题解决方法： 需要把clickhouse_server配置文件中的9000端口调整下，比如我这里调整为6000。
DeepSeek大模型一键部署解决方案：全平台多机分布式推理与国产硬件优化异构计算私有部署
风一样
02-13 7740
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。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。GPUStack 背后的研发团队具有全球顶级开源项目经验，项目的功能设计和文档都很完整，团队自项目初期便面向全球用户，当前已有大量国内外开源用户。团队致力于将国产开源项目推广到全球，值得关注。。
DeepSeek介绍与部署
热门推荐
super_mochi1
01-28 1万+
DeepSeek 是一家由中国知名量化私募巨头幻方量化创立的人工智能公司，致力于开发高效、高性能的生成式 AI 模型。自2023年7月成立以来，DeepSeek在短短一年多的时间里取得了显著的进展，推出了多个引人注目的开源模型，包括 DeepSeek Coder、DeepSeek LLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。成立时间：2023年7月17日母公司：幻方量化，一家规模超过百亿的私募量化基金，为DeepSeek提供了坚实的资金支持。
deepseek本地集群部署调研
欢迎来到三水编程的博客
03-05 301
deepseek本地集群部署调研
DeepSeek大模型的部署模式，你知道几种？本篇教你6种模式，快收藏起来慢慢看！！
bugyinyin的博客
02-06 3954
DeepSeek模型在过去的半个月中成了全球最受追捧的对象（没有之一），从各大公司的实际行动可见一斑。
深度解析DeepSeek R1 671B多场景部署方案
步子哥的博客
02-02 1839
本文针对DeepSeek R1 671B大模型的不同部署需求，从量化策略、硬件适配、调度算法三个维度系统阐述其实现细节。通过对比分析动态量化与标准量化的实现差异，揭示不同硬件平台下的优化要点，为工程实践提供理论指导。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B高可用集群部署指南
gitblog_01119的博客
08-29 836
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是基于Qwen2.5-Math-7B蒸馏而来的高性能推理模型，在数学、代码和逻辑推理任务上表现卓越。本文详细介绍如何构建高可用生产级集群部署方案，确保服务稳定性和可扩展性。 ## 模型技术规格 ### 基础配置 ```yaml model_type: qwen2 hidden_size: 3584 num_hidden_layers: 28...
DeepSeek-R1-0528高性能计算：GPU集群上的优化部署
gitblog_00447的博客
08-30 1014
随着DeepSeek-R1-0528模型的发布，这个拥有**7168隐藏维度**、**61层Transformer**和**256个专家**的MoE（Mixture of Experts）模型，在数学推理、编程能力和逻辑思维方面都展现出了接近行业领先模型的性能。然而，如此庞大的模型规模（163个safetensors文件）也给部署带来了前所未有的挑战。 > 您是否曾经遇到过： > - 单卡GPU...
deepseek满血版多机多卡集群部署方案
03-16
### DeepSeek 模型多机多卡集群部署方案 #### 硬件与环境需求 为了成功部署 DeepSeek 满血版模型，硬件配置需满足特定条件。推荐的 GPU 数量应至少为 4 张 NVIDIA A100 或同等性能级别的显卡[^1]。此外，每张显卡的内存容量建议不低于 40GB，以支持大模型参数加载和高效推理。 对于 CPU 和存储方面的要求同样重要。CPU 应具备高核心数（如 Intel Xeon Gold 6348），并配备足够的 RAM 来处理数据传输和缓存操作。存储设备则需要采用高速 NVMe SSD，确保模型文件读取速度不会成为瓶颈。 #### Kubernetes 集成与分布式架构设计 在企业级环境中实现多机多卡部署时，可以利用 Kubernetes 平台来管理和调度计算资源。然而，由于标准 Deployment 或 StatefulSet 对象难以直接应对复杂的分布式推理任务，因此引入专门工具 SGLang 成为必要选择[^2]。 SGLang 提供了一种声明式的 YAML 文件定义方法，用于描述整个推理系统的拓扑结构以及各组件之间的关系。具体来说，在该系统中有两类主要节点：Head 节点负责接收客户端请求并将它们分发给 Worker 节点；Worker 节点执行实际的前向传播运算并返回结果给 Head 节点再转发回用户端。 以下是基于 K8s 的典型配置模板： ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Service metadata: name: deepseek-head-service spec: selector: app: deepseek-head ports: - protocol: TCP port: 8080 targetPort: 8080 --- apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: deepseek-head-job spec: template: spec: containers: - name: head-container image: kvcache-ai/deepseek-head:v1.0 command: ["sglang", "--role=head"] resources: limits: cpu: "2" memory: "4Gi" restartPolicy: OnFailure ``` 上述代码片段展示了如何创建一个名为 `deepseek-head`的服务及其对应的后台作业(Job)，其中包含了必要的容器镜像路径以及其他资源配置细节。 #### 扩展性和容错机制 考虑到生产环境下可能出现的各种异常情况(比如某个工作节点突然掉线),还需要建立完善的监控报警体系以及自动恢复策略。通过 Prometheus 结合 Grafana 可视化界面实时追踪各个 pod 的运行状态;当检测到失败事件发生时,借助 Helm Chart 自动重新部署受影响的部分而无需人工干预。 ---
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