在RAKsmart的企业服务器上原生部署DeepSeek(假设为深度求索公司的AI模型或应用)，可按照以下步骤进行。本指南以Linux系统为例，提供通用部署流程。

前期准备

1. 确认服务器配置

操作系统：推荐Ubuntu 20.04+/CentOS 7+

硬件：根据模型规模选择CPU/GPU配置(如NVIDIA GPU需安装驱动)

存储：确保足够的磁盘空间存放模型及数据

2. 获取访问权限

ssh root@your_raksmart_server_ip

替换为实际IP，确保拥有管理员权限。

基础环境配置

1. 更新系统及安装工具

apt update && apt upgrade -y # Ubuntu/Debian

yum update -y && yum install epel-release -y # CentOS

apt install -y git wget curl python3-pip python3-venv # 或对应yum命令

2. 安装NVIDIA驱动(GPU服务器)

ubuntu-drivers devices # 查看推荐驱动版本

apt install -y nvidia-driver-535 # 安装指定版本

reboot # 重启生效

nvidia-smi # 验证驱动

安装Python及依赖

1. 创建虚拟环境

python3 -m venv deepseek-env

source deepseek-env/bin/activate

2. 安装PyTorch/TensorFlow

PyTorch(示例)：

pip3 install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # CUDA 11.8

TensorFlow：

pip3 install tensorflow[and-cuda] # GPU支持

3. 安装DeepSeek依赖

从GitHub克隆项目(替换实际仓库)：

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git

cd deepseek

pip install -r requirements.txt

模型部署与配置

1. 下载模型文件

根据官方指引获取模型权重(如Hugging Face或私有仓库)：

git lfs install

git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/model-name

2. 配置环境变量

echo ‘export DEEPSEEK_MODEL_PATH=”/path/to/model”‘ >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

3. **启动服务(示例)**

– **API服务**：

# 使用FastAPI或Flask创建API端点

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.post(“/predict”)

def predict(input_data: dict):

# 调用DeepSeek模型推理

return {“result”: model_output}

使用Gunicorn部署：

pip install gunicorn

gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app

生产环境优化

1. 进程管理(systemd)

创建服务文件 `/etc/systemd/system/deepseek.service`：

[Unit]

Description=DeepSeek AI Service

After=network.target

[Service]

User=root

WorkingDirectory=/path/to/deepseek

ExecStart=/path/to/deepseek-env/bin/gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app

Restart=always

[Install]

WantedBy=multi-user.target

启动服务：

systemctl daemon-reload

systemctl start deepseek

systemctl enable deepseek

2. 反向代理(Nginx)

– 配置 `/etc/nginx/sites-available/deepseek`：

server {

listen 80;

server_name your_domain.com;

location / {

proxy_pass http://localhost:8000;

proxy_set_header Host $host;

proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;

}

}

启用配置并重启Nginx：

ln -s /etc/nginx/sites-available/deepseek /etc/nginx/sites-enabled/

nginx -t && systemctl restart nginx

3. 防火墙设置

ufw allow 80/tcp

ufw allow 22/tcp

ufw enable

验证与监控

1. 测试API

curl -X POST http://localhost:8000/predict -H “Content-Type: application/json” -d ‘{“input”: “sample data”}’

2. 监控日志

journalctl -u deepseek -f # 查看服务日志

tail -f /var/log/nginx/access.log # Nginx访问日志

常见问题排查

GPU未识别：检查`nvidia-smi`，确认CUDA版本与深度学习框架匹配。

依赖冲突：使用虚拟环境，确保`requirements.txt`版本准确。

权限问题：避免使用root运行服务，必要时使用`chmod`调整权限。

提示：具体步骤可能因DeepSeek的版本和RAKsmart服务器配置有所不同，如需进一步协助，可联系RAKsmart技术支持团队。

主机推荐小编温馨提示：以上是小编为您整理发布Ollama 部署指定版本的 DeepSeek 依托raksmart裸机云服务器，更多知识分享可持续关注我们，raksmart机房更有多款云产品免费体验，助您开启全球上云之旅。