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男女做那个能看的视频网站网站开发流程及详解

男女做那个能看的视频网站,网站开发流程及详解,博物馆网站页面设计说明,常州市建设工程网站1. 确认环境准备 (1) 硬件要求 显存需求:70B 参数的模型需要大量显存。若使用 NVIDIA T4(16GB 显存),需多卡并行(如 8 卡)或开启量化(如 q4_0、q8_0)。内存需求:建议至…

1. 确认环境准备

(1) 硬件要求
  • 显存需求:70B 参数的模型需要大量显存。若使用 NVIDIA T4(16GB 显存),需多卡并行(如 8 卡)或开启量化(如 q4_0q8_0)。
  • 内存需求:建议至少 64GB 系统内存。
  • 存储空间:模型文件约 40-140GB(取决于量化方式)。
(2) 软件依赖
  • 安装 Ollama(确保版本支持自定义模型):
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    

2. 下载 DeepSeek-R1:70B 模型

(1) 若模型已存在于本地
  • 直接通过 Ollama 加载:
    ollama run deepseek-r1:70b
    
(2) 若需自定义模型
  • 创建 Modelfile 定义模型参数(示例):
    FROM deepseek-r1:70b
    PARAMETER num_gpu 8  # 使用 8 卡 GPU
    PARAMETER num_ctx 4096  # 上下文长度
    PARAMETER quantize q4_0  # 量化方式(可选)
    
  • 构建自定义模型:
    ollama create deepseek-r1-custom -f Modelfile
    

3. 启动 Ollama 服务

(1) 启动模型
  • 前台运行(调试模式):
    ollama serve
    
  • 后台运行(生产环境):
    systemctl start ollama
    
(2) 检查模型状态
  • 查看已加载模型:
    ollama list
    
    输出应包含:
    NAME            ID              SIZE      MODIFIED
    deepseek-r1:70b 0c1615a8ca32    42 GB     2 hours ago
    

4. 配置外部访问

默认情况下,Ollama 仅监听 127.0.0.1:11434,需修改为允许外部访问:

(1) 修改监听地址
  • 编辑 Ollama 环境变量:
    sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service
    
    添加:
    [Service]
    Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
    
  • 重启服务:
    sudo systemctl daemon-reload
    sudo systemctl restart ollama
    
(2) 开放防火墙端口
  • 开放 11434 端口:
    sudo ufw allow 11434/tcp
    sudo ufw reload
    
(3) 验证监听状态
netstat -tuln | grep 11434

输出应为:

tcp  0  0 0.0.0.0:11434  0.0.0.0:*  LISTEN

5. 调用模型 API

(1) 通过 Curl 测试
curl http://<服务器IP>:11434/api/generate -d '{"model": "deepseek-r1:70b","prompt": "你好,DeepSeek!","stream": false
}'
(2) 使用 Python 客户端
import requestsresponse = requests.post("http://<服务器IP>:11434/api/generate",json={"model": "deepseek-r1:70b","prompt": "如何部署大模型?","stream": False}
)
print(response.json()["response"])

6. 性能优化

(1) 多 GPU 并行
  • 启动时指定 GPU 数量:
    OLLAMA_NUM_GPU=8 ollama serve
    
(2) 量化模型
  • 使用 q4_0q8_0 量化减少显存占用:
    ollama run deepseek-r1:70b --quantize q4_0
    
(3) 调整批处理大小
  • Modelfile 中设置:
    PARAMETER num_batch 512  # 根据显存调整
    

7. 常见问题解决

(1) 显存不足
  • 现象CUDA out of memory
  • 解决
    • 减少 num_batch
    • 启用量化(quantize q4_0)。
    • 增加 GPU 数量。
(2) 服务无法启动
  • 现象Failed to bind port 11434
  • 解决
    • 检查端口占用:lsof -i :11434
    • 关闭冲突进程或更换端口。
(3) 模型加载失败
  • 现象Model deepseek-r1:70b not found
  • 解决
    • 确认模型文件路径正确。
    • 重新下载模型:ollama pull deepseek-r1:70b

总结

通过上述步骤,你可以在 Ollama 上成功部署 DeepSeek-R1:70B 模型,并支持外部网络访问。如果遇到性能问题,优先通过量化多 GPU 并行优化资源占用。若需进一步扩展,可结合 Kubernetes 或 Docker Swarm 实现集群化部署。

http://www.yayakq.cn/news/635271/

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