DeepSeek V3 本地部署指南：從基礎到進階

概述

本指南提供在本地環境部署和運行 DeepSeek V3 模型的詳細說明。我們將涵蓋從基礎設置到進階部署選項的完整流程，幫助您選擇最適合的部署策略。

環境設置

基本需求

NVIDIA GPU（建議使用 A100 或 H100）或 AMD GPU
足夠的系統記憶體（建議 32GB 以上）
Linux 作業系統（建議 Ubuntu 20.04 或更高版本）
Python 3.8 或更高版本

程式碼和模型準備

克隆官方儲存庫：

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
cd DeepSeek-V3/inference
pip install -r requirements.txt

下載模型權重：

從 HuggingFace 下載官方模型權重
將權重檔案放置在指定目錄中

部署選項

1. DeepSeek-Infer 示範部署

這是基礎部署方法，適合快速測試和實驗：

python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 \
                 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo \
                 --n-experts 256 \
                 --model-parallel 16


torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 generate.py \
         --node-rank $RANK \
         --master-addr $ADDR \
         --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo \
         --config configs/config_671B.json \
         --interactive \
         --temperature 0.7 \
         --max-new-tokens 200

2. SGLang 部署（推薦）

SGLang v0.4.1 提供最佳效能：

MLA 優化支援
FP8 (W8A8) 支援
FP8 KV 快取支援
Torch Compile 支援
NVIDIA 和 AMD GPU 支援

3. LMDeploy 部署（推薦）

LMDeploy 提供企業級部署解決方案：

離線管道處理
線上服務部署
PyTorch 工作流程整合
優化的推理效能

4. TRT-LLM 部署（推薦）

TensorRT-LLM 特點：

BF16 和 INT4/INT8 權重支援
即將支援 FP8
優化的推理速度

5. vLLM 部署（推薦）

vLLM v0.6.6 特點：

FP8 和 BF16 模式支援
NVIDIA 和 AMD GPU 支援
管道並行能力
多機分散式部署

效能優化建議

記憶體優化：

使用 FP8 或 INT8 量化以減少記憶體使用
啟用 KV 快取優化
設置適當的批次大小

速度優化：

啟用 Torch Compile
使用管道並行
優化輸入/輸出處理

穩定性優化：

實作錯誤處理機制
新增監控和日誌記錄
定期系統資源檢查

常見問題與解決方案

記憶體問題：

減少批次大小
使用較低精度
啟用記憶體優化選項

效能問題：

檢查 GPU 使用率
優化模型配置
調整並行策略

部署錯誤：

檢查環境依賴
驗證模型權重
檢視詳細日誌

後續步驟

完成基礎部署後，您可以：

進行效能基準測試
優化配置參數
與現有系統整合
開發自訂功能

現在您已經掌握了在本地部署 DeepSeek V3 的主要方法。選擇最適合您需求的部署選項，開始建構您的 AI 應用程式！