在RAKsmart美国裸机云服务器上容器化本地部署DeepSeek，可以充分利用其高性能、高定制化的特点，满足大模型推理的需求。主机推荐小编为您整理发布如何利用raksmart美国裸机云服务器容器化部署deepseek，以下是详细步骤和推荐配置。

1. 选择RAKsmart美国裸机云服务器配置

RAKsmart美国裸机云服务器提供多种配置，适合部署DeepSeek模型。以下是推荐配置：

CPU：Intel Xeon E5-2690v4(双路)，适合高性能计算需求。

内存：32GB起，建议64GB或更高，以支持大模型推理。

存储：1TB SSD，确保高速读写性能。

带宽：100Mbps不限流量，适合高并发访问。

推荐选择美国硅谷或洛杉矶机房，这些机房提供大陆优化线路，确保低延迟和高稳定性。

2. 准备工作

2.1 安装Docker和NVIDIA容器工具包

1. 安装Docker：

sudo apt-get update

sudo apt-get install docker.io

sudo systemctl start docker

sudo systemctl enable docker

2. 安装NVIDIA容器工具包(如果服务器配备GPU)：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add –

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y nvidia-docker2

sudo systemctl restart docker

2.2 下载DeepSeek模型

使用ModelScope下载模型：

pip install modelscope

modelscope download –model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B –local_dir /path/to/save/model

将模型文件保存到`/data/deepseek-model`目录，以便后续挂载到容器中。

3. 创建Docker容器

3.1 编写Dockerfile

创建一个Dockerfile来定义容器环境：

FROM nvidia/cuda:11.8-base

RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip

RUN pip install vllm

COPY . /app

WORKDIR /app

CMD [“vllm”, “serve”, “/data/deepseek-model”, “–port”, “8102”]

3.2 构建Docker镜像

在Dockerfile所在目录运行以下命令：

docker build -t deepseek-container .

3.3 运行容器

使用以下命令启动容器，并将模型目录挂载到容器中：

docker run –gpus all -p 8102:8102 -v /data/deepseek-model:/data/deepseek-model deepseek-container

–gpus all：启用GPU支持。

-p 8102:8102：将容器的8102端口映射到主机的8102端口。

-v /data/deepseek-model:/data/deepseek-model：将模型目录挂载到容器中。

4. 验证部署

4.1 检查服务状态

在浏览器中访问`http://<服务器IP>:8102/docs`，查看API文档以确认服务正常运行。

4.2 测试推理

使用Python脚本测试推理服务：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(

api_key=”EMPTY”,

base_url=”http://<服务器IP>:8102/v1″,

)

response = client.completions.create(

model=”deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B”,

prompt=”你好，介绍一下你自己吧”,

stream=False,

)

print(response.choices[0].text)

5. 优化与扩展

多GPU支持：如果服务器配备多块GPU，可以通过`CUDA_VISIBLE_DEVICES`指定使用的GPU。

Web UI集成：可以使用Open Web UI等工具，通过Web界面与DeepSeek交互。

性能监控：使用NVIDIA的`nvidia-smi`工具监控GPU使用情况，确保资源分配合理。

通过以上步骤，您可以在RAKsmart美国裸机云服务器上成功容器化部署DeepSeek，并利用其强大的AI能力进行本地推理。

主机推荐小编温馨提示：以上是小编为您整理发布的Windows系统部署DeepSeek模型的方法，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。