Linux系统 DeepSeek 部署方案，结合RakSmart 服务器硬件推荐及多场景适配建议，主机推荐小编为您整理发布如何在RakSmart服务器上用Linux系统部DeepSeek。
部署方案选择
根据需求选择以下两种主流方案：
1. 轻量化部署(推荐新手)：
工具：Ollama(支持快速安装与模型管理)
步骤：
1. 安装 Ollama：执行 `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh`，并配置服务监听所有网络接口(修改 `/etc/systemd/system/ollama.service` 添加 `OLLAMA_HOST=0.0.0.0`)。
2. 下载模型：通过 `ollama run deepseek-r1:7b` 或 `ollama run deepseek-r1:32b` 拉取模型(32B 版本需约 22GB 显存，建议搭配 RTX 4090)。
3. 配置可视化界面：使用 Docker 运行 Open WebUI(`docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://服务器IP:11434`)，支持文件上传构建知识库。
2.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 Python 环境及 CUDA 驱动，创建虚拟环境并安装 vLLM：`pip install vllm`。
2. 启动推理服务：`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 vllm serve /path/to/model --port 8102`，支持自定义上下文长度(如 `--max-model-len 16384`)。
3. 调用 API：通过 Python 脚本或 HTTP 请求(示例代码见网页6)实现模型交互。
RakSmart 服务器硬件推荐
针对不同需求提供两种配置方案：
1. 入门级(1万预算)：
CPU：Intel Xeon 8124M
显卡：5×RTX 4090(24GB 显存/卡，支持 32B 模型推理)
内存：64GB DDR4
适用场景：中小型企业本地化部署，生成速度约 15~20 tokens/s。
2. 高性能(20万+预算)：
CPU：AMD EPYC 7K62(8通道内存，带宽 204.8GB/s)
显卡：8×NVIDIA A100 80GB(支持 NVLink 显存池化)
内存：512GB DDR4
适用场景：高并发生产环境(如 671B 模型)，生成速度达 50+ tokens/s。
优化策略与注意事项
1. 显存优化：
使用Q4 量化模型(如 32B 量化版显存占用降至 20GB)。
启用混合精度推理(FP16/INT8)，结合 GPUStack 动态分配权重[citation:历史回答]。
2. 网络与安全：
开放防火墙端口：sudo ufw allow 11434/tcp`(Ollama)或自定义 vLLM 端口。
配置 Nginx 反向代理提升生产环境稳定性(参考网页3配置)。
3. 模型管理：
定期清理冗余模型文件，优先选择 .gguf 格式提升兼容性。
常见问题解决
显存不足：降低量化精度(如 8B→1.5B)或启用 CPU 混合推理模式。
服务启动失败：检查端口冲突或依赖包完整性(如 `pip install --force-reinstall vllm`)。
远程访问延迟：优化 RakSmart 服务器内网带宽(≥10Gbps)并启用分布式节点负载均衡。
总结：
推荐 RakSmart 服务器结合 Ollama(轻量化)或vLLM(高性能)部署，兼顾灵活性与效率。入门级配置适合中小规模应用，高性能方案适配专业场景。
主机推荐小编温馨提示：以上是小编为您整理如何在RakSmart服务器上用Linux系统 部署DeepSeek，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。
