摘要：主机推荐小编为您整理发布RAKsmart 美国硅谷裸机云服务器上部署DeepSeek 大模型的详细步骤，结合了硬件选择、部署方案及优化策略，适用于不同场景需求。主机推荐小编为您整理发布RAKsmart硅谷裸机云服务器部署deepseek详细步骤。

主机推荐小编为您整理发布RAKsmart 美国硅谷裸机云服务器上部署DeepSeek 大模型的详细步骤，结合了硬件选择、部署方案及优化策略，适用于不同场景需求。主机推荐小编为您整理发布RAKsmart硅谷裸机云服务器部署deepseek详细步骤。

环境准备

1. 硬件配置选择

根据业务需求选择 RAKsmart 裸机服务器配置：

入门级配置(中小型企业适用)：

CPU：Intel Xeon 8124M

显卡：5×RTX 4090(24GB 显存/卡，支持 32B 模型推理)

内存：64GB DDR4

硬盘：1TB SSD

适用场景：中小规模模型推理，生成速度约 15~20 tokens/s。

高性能配置(高并发生产环境适用)：

CPU：AMD EPYC 7K62(支持 8 通道内存)

显卡：8×NVIDIA A100 80GB(支持 NVLink 显存池化)

内存：512GB DDR4

硬盘：2TB+ SSD

适用场景：高并发推理(如 671B 模型)，生成速度达 50+ tokens/s。

2. 操作系统与依赖安装

系统要求：推荐 Ubuntu 20.04/22.04 LTS，预装 NVIDIA 驱动、CUDA 及 cuDNN。

Python 环境：安装 Python 3.8+ 并创建虚拟环境：

sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip

python3 -m venv deepseek-env

source deepseek-env/bin/activate

部署方案选择与实施

方案一：轻量化部署(推荐新手)

工具：Ollama(快速安装与模型管理)

步骤：

1. 安装 Ollama：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

sudo systemctl edit ollama.service # 修改配置添加 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 以允许外部访问:cite[2]:cite[3]。

2.下载模型：ollama run deepseek-r1:7b # 7B 模型(需约 15GB 显存)

ollama run deepseek-r1:32b # 32B 模型(需约 22GB 显存，推荐 RTX 4090):cite[2]。

3. 配置 Web 界面(可选)：

docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://服务器IP:11434 openwebui/open-webui

访问 `http://服务器IP:3000` 使用 Open WebUI 进行交互，支持上传文档构建私有知识库。

方案二：高性能生产部署(推荐企业)

工具：vLLM(支持高并发、低延迟推理)

步骤：

1. 安装 vLLM：

pip install vllm

2. 下载 DeepSeek 模型：

通过 ModelScope 下载(需安装 `modelscope`)：

pip install modelscope

modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --local_dir /path/to/model:cite[1]。

3. 启动推理服务：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 vllm serve /path/to/model --port 8102 --max-model-len 16384

参数说明：

- `--port 8102`：自定义服务端口。

- `--max-model-len`：根据显存调整上下文长度。

4. 调用 API：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://服务器IP:8102/v1", api_key="EMPTY")

response = client.completions.create(model="DeepSeek-R1", prompt="你好")

print(response.choices[0].text)

优化与维护

1. 显存优化

量化模型：使用 Q4 量化版本(如 32B 模型显存占用可降至 20GB)。

混合精度推理：启用 FP16/INT8 加速，结合 GPU 动态显存分配。

2. 网络与安全

防火墙配置：

sudo ufw allow 8102/tcp # vLLM 端口

sudo ufw allow 11434/tcp # Ollama 端口:cite[2]。

反向代理：通过 Nginx 提升服务稳定性(参考网页3配置)。

3. 监控与调试

GPU 状态监控：

nvidia-smi # 实时查看显存使用率与 GPU 负载:cite[8]。

日志分析：定期检查 vLLM 或 Ollama 日志，排查端口冲突或依赖问题。

适用场景建议

中文业务：RAKsmart 硅谷服务器通过 CN2 线路优化国内访问延迟，适合部署面向中文用户的 AI 服务。

高并发场景：vLLM 方案支持多 GPU 并行，适合企业级知识库、代码生成等高负载应用。

总结

RAKsmart 硅谷裸机云服务器凭借其高性能硬件与优化网络，结合 Ollama(轻量化)或 vLLM(生产级)部署方案，可快速搭建高效、稳定的 DeepSeek 服务。建议根据业务规模选择配置，并通过量化模型、混合精度等技术进一步优化资源利用率。

来源：源库服务器