CentOS 7 下通过 Anaconda3 运行llm大模型、deepseek大模型的完整指南

A1 CentOS 7 下通过 Anaconda3 运行大模型的完整指南

综合最佳实践和关键注意事项:


一、环境准备

  1. 安装 Anaconda3

    • 推荐从清华镜像源下载最新版(如 Anaconda3-2024.10-Linux-x86_64.sh),避免官网下载速度慢的问题。
    • 安装时选择自定义路径(如 /opt/anaconda3),避免系统盘空间不足。
  2. 验证安装

    conda --version  # 确认版本
    nvidia-smi       # 检查GPU驱动和CUDA版本(需≥11.8)
    

二、创建专用环境

  1. 新建 Python 环境

    conda create --name llm_env python=3.10 -y  # 推荐Python 3.10兼容性最佳
    conda activate llm_env
    
  2. 安装依赖库

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118  # 匹配CUDA 11.8
    pip install transformers accelerate vllm  # 基础大模型库
    

三、模型部署与运行

  1. 下载模型权重

    • 从Hugging Face或ModelScope获取模型(如 deepseek-ai/DeepSeek-V3):
      git lfs install
      git clone https://h
### 在 CentOS 7 上部署 DeepSeek #### 准备工作 为了顺利在CentOS 7上部署DeepSeek,需确认操作系统已更新至最新状态,并安装必要的依赖包。 ```bash sudo yum update -y sudo yum install epel-release -y sudo yum groupinstall "Development Tools" -y ``` #### 安装 Ollama 平台 Ollama平台作为获取和管理DeepSeek模型的重要工具,在开始之前需要先行安装。访问官方页面下载适用于Linux系统的版本并完成安装过程[^3]。 ```bash # 假设下载链接为 https://example.com/ollama-linux-x86_64.tar.gz wget https://example.com/ollama-linux-x86_64.tar.gz tar zxvf ollama-linux-x86_64.tar.gz cd ollama/ ./install.sh ``` #### 获取 DeepSeek 模型 根据硬件配置情况挑选合适的预训练模型版本进行下载。对于拥有16GB DRAM以及NVIDIA GeForce RTX 4060显卡的情况而言,推荐选用具有14B参数规模的大型语言模型。 ```bash ollama pull deepseek-r1:14b ``` #### 测试与验证 一旦成功拉取所需模型文件之后,可以通过简单的命令来检验其功能是否正常运作。 ```bash ollama run deepseek-r1:14b --help ``` 当遇到网络连接不稳定导致下载中断的问题时,可以采取措施优化下载体验。例如调整环境变量指向更稳定的镜像源地址,并启用断点续传特性以减少重复劳动[^2]。 ```bash export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download --local-dir-use-symlinks=False \ deepseek-ai/DeepSeek-V2.5 \ --local-dir=/home/models/DeepSeek-V2.5 ```
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