一、 环境准备
1. 操作系统: 推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS 或 CentOS 8 及以上版本。
2. 硬件配置:
* CPU: 至少 4 核，建议 8 核以上
* 内存: 至少 16GB，建议 32GB 以上
* 硬盘: 至少 100GB 可用空间，建议使用 SSD
* GPU: 可选，如需 GPU 加速，建议使用 NVIDIA Tesla V100 或更高型号
3. 软件依赖:
* Python: 3.8 或以上版本
* CUDA (如需 GPU 加速): 11.2 或以上版本
* cuDNN(如需 GPU 加速): 8.1 或以上版本
* Docker: 20.10 或以上版本 (可选，推荐使用)
二、 获取 DeepSeek 镜像
1. 从 Docker Hub 获取 (推荐):
```bash
docker pull deepseek/deepseek:latest
```
2. **从源码构建**:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git
cd deepseek
docker build -t deepseek/deepseek:latest .
```
**三、 运行 DeepSeek**
1. **使用 Docker 运行**:
```bash
docker run -it --rm --gpus all \
-v /path/to/your/data:/data \
-v /path/to/your/models:/models \
deepseek/deepseek:latest
```
* `--gpus all`: 使用所有可用的 GPU，如需指定 GPU，可使用 `--gpus '"device=0,1"'` 等形式。
* `-v /path/to/your/data:/data`: 将本地数据目录挂载到容器内的 `/data` 目录。
* `-v
/path/to/your/models:/models`: 将本地模型目录挂载到容器内的 `/models` 目录。
2. **直接运行 Python 脚本**:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git
cd deepseek
pip install -r requirements.txt
python deepseek.py --data_dir /path/to/your/data --model_dir /path/to/your/models
```
**四、 配置 DeepSeek**
DeepSeek 的配置文件位于 `configs` 目录下，您可以根据需要进行修改：
* **模型配置**: `configs/model.yaml`
* **训练配置**: `configs/train.yaml`
* **推理配置**: `configs/inference.yaml`
**五、 使用 DeepSeek**
1. **训练模型**:
```bash
python deepseek.py --mode train --config configs/train.yaml
```
2. **推理预测**:
```bash
python deepseek.py --mode inference --config configs/inference.yaml
```
3. **API 服务**:
```bash
python deepseek.py --mode api --config configs/api.yaml
```
**六、 常见问题**
1. **GPU 无法使用**: 请检查 CUDA 和 cuDNN 是否安装正确，并确保 Docker 已配置 GPU 支持。
2. **内存不足**: 请尝试减小 batch size 或使用更大的内存。
3. **其他问题**: 请参考 DeepSeek 官方文档或提交 issue。
**七、 参考文档**
* DeepSeek 官方文档: [https://docs.deepseek.com](https://docs.deepseek.com)
* Docker 官方文档: [https://docs.docker.com](https://docs.docker.com)
* CUDA 官方文档: [
https://docs.nvidia.com/cuda/](
https://docs.nvidia.com/cuda/)
* cuDNN 官方文档: [
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/](
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/)
**八、 免责声明**
本方案仅供参考，具体操作请根据实际情况进行调整。