DeepSeek 开放平台无法充值使用 改用其他中转平台API调用dDeepSeek-R1模型方法

DeepSeek开放平台目前一直无法充值处于关闭状态,哪怕使用官方平台也会出现卡、反应慢各种问题体验比较差,很多人想使用DeepSeek怎么办?当然还有改用其他第三方平台API调用方法,本文以例举实例,chatgpt系统修改代码实现API调用,如何修改DeepSeek-R1模型API接口,对应系统修改方法如下。

DeepSeek-R1模型调用实例,网址替换,模型选择对应名称,需要使用推理模型时deepseek-ai/DeepSeek-R1,注意模型名称一致性, 该方法适用于任何软件,先看效果如下

我们以云灵API平台为例(mj.cxhao.com),目前已支持DeepSeek-R1 DeepSeek-V3模型,如果需要使用到推理模型方法接口网址及模型名称如下,注意模型名称与API平台模型名称一致性

url = “https://mj.cxhao.com/v1/chat/completions
“model”: “deepseek-ai/DeepSeek-V3”,
 

DeepSeek-R1模型如何在软件代码中调用实例插图

 

 如果是成品软件数据库中没有模型名称可对应增加一下,目的主要与API平台名称一致性

 再更改接口文件网址  https://mj.cxhao.com/v1/chat/completions 
 

 数据库增加对应模型后,后台设置即可看到对应模型名称,只需要后台增加KEY即可使用R1模型

 

 V3模型输出效果,最主要是解决卡的问题,速度也不错,不会出半天没反应的问题

 

 R1输出效果,推理思考就能正常显示

 

以上为以云灵API平台接入为例,DeepSeek 开放平台无法充值使用 改用其他中转平台API调用dDeepSeek-R1模型方法,该方法同样适用于其他API平台,如果需要以上chatgpt软件可到播播资源下载开箱即用。

<think>嗯,用户现在想用Ollama在AMD的7900XTX显卡上部署DeepSeek-R1-32B模型。首先,我需要确认Ollama是否支持AMD显卡。之前Ollama主要依赖CUDA,所以可能对AMD的支持有限,用户可能需要使用ROCm或者转换模型到GPU支持的格式。 然后,检查模型格式。DeepSeek-R1-32B如果是Hugging Face格式,可能需要转成GGUF才能用Ollama。用户可能需要用llama.cpp的转换脚本,或者找现有的GGUF版本。如果找不到,可能需要自己转换,但这个过程可能需要一些技术步骤,用户可能会遇到问题。 接下来,安装Ollama。用户用的是Linux系统吗?因为Windows需要WSL,而7900XTX可能在Linux下支持更好。用户需要安装Ollama,并确保ROCm驱动正确安装,这样才能利用AMD显卡。 然后,创建Modelfile。用户需要指定模型的路径和参数,比如温度、上下文长度等。可能需要调整GPU层数,确保模型能充分利用显卡的24GB显存。不过32B模型可能显存不够,需要量化,比如用Q4_K_M的版本。 另外,用户可能会遇到性能问题,比如速度慢或者显存不足。这时候需要建议他们调整量化等级,或者考虑换用其他支持AMD更好的工具,比如vLLM或者Hugging Face的Transformers,但之前用户可能倾向于Ollama的简便性。 最后,测试部分需要提醒用户检查日志,确认是否成功使用GPU,以及响应速度是否可接受。如果不行,可能需要建议其他部署方式,或者检查系统配置是否正确。以下是</think>基于AMD 7900XTX显卡和Ollama部署**DeepSeek-32B**模型的详细步骤及注意事项: --- ### **一、部署前的关键准备** #### 1. **硬件与驱动** - **AMD显卡支持**: - Ollama默认依赖CUDA(NVIDIA显卡),但AMD显卡需通过**ROCm**或**Vulkan**兼容层运行。需确认: - 系统已安装最新AMD驱动([Adrenalin Edition](https://www.amd.com/zh-hans/support))。 - 安装ROCm(需确认7900XTX是否在[ROCm支持列表](https://docs.amd.com/)中)。 - **显存要求**: - DeepSeek-R1-32B若以FP16精度运行需约64GB显存,7900XTX(24GB显存)需使用**量化模型**(如GGUF-Q4/Q5)。 #### 2. **模型格式转换** - Ollama仅支持**GGUF/GGML量化格式**,若原始模型为PyTorch/Hugging Face格式: - 使用`llama.cpp`工具转换: ```bash git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp make python3 convert.py --input-dir /path/to/deepseek-R1-32B --output-type gguf --outfile deepseek-R1-32B-Q4_K_M.gguf --quantize q4_k_m ``` - 若已有现成GGUF文件(如Hugging Face社区分享),可直接下载。 --- ### **二、Ollama部署步骤** #### 1. **安装Ollama** - **Linux/macOS**: ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` - **Windows(需WSL)**: ```powershell wsl --install wsl curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` #### 2. **编写Modelfile** 创建`Modelfile`定义模型参数: ```text FROM ./deepseek-R1-32B-Q4_K_M.gguf PARAMETER temperature 0.7 PARAMETER num_ctx 4096 PARAMETER num_gpu_layers 99 # 尽可能多的GPU层加速 ``` #### 3. **创建模型并运行** ```bash ollama create deepseek-32B -f Modelfile ollama run deepseek-R1-32B ``` #### 4. **验证GPU使用** - 运行后检查日志:`ollama logs` - 若显示`using GPU offload (n_gpu_layers=XX)`,则GPU已生效。 --- ### **三、性能优化建议** 1. **量化等级选择**: - 推荐**Q4_K_M**(精度与速度平衡),显存不足时可降级到Q3_K_L。 2. **调整GPU层数**: - 通过`num_gpu_layers`参数测试最大支持层数(如7900XTX可能支持40+层)。 3. **系统优化**: - Linux下启用ROCm的HSA内核模式加速。 - 关闭无关进程释放显存。 --- ### **四、常见问题解决** 1. **Ollama无法识别AMD显卡**: - 尝试改用`docker run`手动绑定ROCm设备: ```bash docker run -it --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add=video ollama/ollama ``` 2. **显存不足(OOM)**: - 降低量化等级(如Q4→Q3)或减少`num_ctx`(上下文长度)。 3. **响应速度慢**: - 增加`num_gpu_layers`,或尝试[llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp)直接部署。 --- ### **五、替代方案(若Ollama不兼容AMD)** 1. **使用llama.cpp独立部署**: ```bash ./server -m deepseek-R1-32B-Q4_K_M.gguf -ngl 99 --host 0.0.0.0 ``` 2. **Hugging Face + Text Generation Inference**: - 需自行适配AMD ROCm的Transformers推理流程。 --- **总结**:在7900XTX上部署需优先解决AMD显卡兼容性问题,推荐通过GGUF量化模型+Ollama基础流程,若遇到性能瓶颈可尝试llama.cpp直接优化。
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