DeepSeek大模型一键部署解决方案：全平台多机分布式推理与国产硬件优化异构计算私有部署

DeepSeek R1 走红后，私有部署需求也随之增长，各种私有部署教程层出不穷。大部分教程只是简单地使用 Ollama、LM Studio 单机运行量化蒸馏模型 ，无法满足复杂场景需求。一些操作配置也过于繁琐，有的需要手动下载并合并分片模型文件 ，甚至需要手动编译推理框架，都有一定缺陷。

还在为DeepSeek 模型部署的复杂操作烦恼？教程中的下载分片、合并模型、编译环境等步骤，是否让你焦头烂额？虽然DeepSeek R1 火了，私有部署需求激增，教程却层出不穷，实际操作却麻烦重重。更不用提 多机分布式推理、高并发生产环境、国产芯片适配 这些复杂需求，现有方案要么配置繁琐，要么性能不达标，真让人崩溃！别急，GPUStack 这个开源项目 (https://github.com/gpustack/gpustack/ ) 应运而生，完美解决 DeepSeek R1 私有部署的所有难题：

一 键安装部署，Linux、macOS、Windows 全平台支持

-自动计算模型资源需求，按需自动分布式推理，告别繁琐配置

支持NVIDIA、AMD、Mac、海光、摩尔线程、华为昇腾等多种硬件

DeepSeek R1 全量版参数达到671B，量化后体积仍巨大，给部署带来不小挑战：

单机难以承载：即使高端设备，显存和计算能力也可能无法支撑完整模型运行。
量化难度依然大：即便是 4-bit 或 1.58-bit 极致量化版本，存储和计算需求依旧高，部署依然复杂。
硬件适配难：不同平台 GPU 计算能力差异大，如何高效整合资源提升推理效率是关键。

GPUStack 提供完整的分布式推理方案 ，支持多机协同计算，使DeepSeek R1 在异构环境下高效运行。接下来，我们通过 桌面环境 和 生产环境 的一些典型部署示例，展示 GPUStack 在面对不同环境时灵活强大的能力**。

桌面场景

单机运行小参数量模型

在 Windows 和 macOS 桌面设备上，单机运行 DeepSeek R1 1.5B ~ 14B 等小参数模型。如果显存不足，GPUStack 也支持将部分模型权重加载到内存 ，实现 GPU & CPU 混合推理，确保在有限硬件资源下的运行。

分布式推理运行大参数量模型

当单机无法满足模型运行需求 时，GPUStack 支持跨主机分布式推理。例如：

多机分布式推理

使用一台 Mac Studio 可以运行 Unsloth 最低动态量化（1.58-bit） 的 DeekSeek R1 671B 模型，更高的量化和动态量化版本可以通过 分布式推理 功能，使用两台 Mac Studio 分布式运行。还可以灵活多卡切分比例和满足更多的场景需求，例如更多的分布式节点和更大的上下文设置。

异构分布式推理

使用：

一台 Ubuntu 服务器，搭载 NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM）
一台 Windows 主机，搭载 AMD Radeon RX 7800（16GB VRAM）
一台 MacBook Pro，搭载 M4 Pro，拥有 36GB 统一内存

聚合这些异构设备的 GPU 资源，运行单机无法运行的 DeepSeek-R1 32B 或 70B 量化蒸馏模型，充分利用多台设备的算力来提供推理。

生产场景

UI 全自动多机部署超大模型

在 2 台 8 卡 NVIDIA A100 服务器上，一键开启 GPUStack 的多机分布式推理 功能，通过 UI 配置全自动实现跨多机运行 DeepSeek R1 671B 量化版本，突破单机显存限制，高效执行超大规模模型推理。

高并发高吞吐的生产部署

在需要高并发、高吞吐、低延迟 的生产环境中，使用 vLLM 高效部署推理 DeepSeek R1 全量版或蒸馏版，充分利用推理加速技术支撑大规模并发请求，提升推理效率。

国产硬件适配

在昇腾、海光等国产 GPU 上，GPUStack 也提供适配支持。例如，在 8 卡海光 K100_AI 上运行 DeepSeek R1 671B 量化或蒸馏版本，充分发挥国产硬件的计算能力，实现自主可控的私有化部署方案。

对于诸如上述的各种部署场景，GPUStack 都能根据环境自动选择最佳部署方案，提供自动化的一键部署，用户不需要繁琐的部署配置。同时用户也拥有自主控制部署的灵活性。

以下是 DeepSeek R1 各个蒸馏模型和满血 671B 模型在不同量化精度下的显存需求及相应推荐硬件，供在各种场景下部署提供参考：

不同的模型、量化方式、上下文大小、推理参数设置或多卡并行配置对显存需求各不相同。对于 GGUF 模型，可以使用模型资源测算工具 GGUF Parser（**https://github.com/gpustack/gguf-parser-go**）来手动计算的显存需求。实际部署时，GPUStack 会自动计算并分配适合的显存资源，无需用户手动配置。

GPUStack 不仅仅是 LLM 推理框架 ，除了 大语言模型（LLM） ，GPUStack 还支持多种 生成式 AI 模型，覆盖更广泛的应用场景，包括：

多模态模型：如 Qwen2.5-VL、InternVL 2.5
图像生成模型：如 Stable Diffusion、Flux
语音模型（STT/TTS）：如 Whisper、CosyVoice
Embedding 模型：如 BGE、BCE、Jina
Reranker 模型：如 BGE Reranker、Jina Reranker

无论是个人开发者的桌面端 ，还是企业级数据中心 ，GPUStack 都能提供高效、灵活的私有部署方案，帮助用户轻松运行各类 AI 模型。

GPUStack 不仅仅是一个推理框架，它具备整体的部署、管理与运维解决方案，让大模型部署变得更加简单和高效，包括：

国产硬件支持 ：兼容昇腾、海光、摩尔线程等异构算力芯片
模型管理 ：支持模型升级、推理引擎多版本并存、离线部署
高可用：多实例负载均衡，确保高效稳定的推理表现
监控 & 可视化 ：提供 GPU/LLM 观测指标、 Dashboard 仪表板
安全控制：用户管理、API 认证授权，满足企业级需求

如何安装 GPUStack？ 如果你对 GPUStack 感兴趣，可以参考以下步骤进行 安装部署。

安装 GPUStack

脚本一键安装

安装要求参考：https://docs.gpustack.ai/latest/installation/installation-requirements/

GPUStack 支持脚本一键安装、容器安装、pip 安装等各种安装方式，这里使用脚本方式安装。

在 Linux 或 macOS 上：

通过以下命令在线安装，安装完成需要输入 sudo 密码启动服务，这个步骤需要联网下载各种依赖包，网络不好可能需要花费十几到几十分钟的时间：

复制代码

curl -sfL https://get.gpustack.ai | INSTALL_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sh -s -

在 Windows 上：

以管理员身份运行 Powershell，通过以下命令在线安装，这个步骤需要联网下载各种依赖包，网络不好可能需要花费十几到几十分钟的时间：

复制代码

$env:INSTALL_INDEX_URL = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
Invoke-Expression (Invoke-WebRequest -Uri "https://get.gpustack.ai" -UseBasicParsing).Content

当看到以下输出时，说明已经成功部署并启动了 GPUStack：

复制代码

[INFO]  Install complete.

GPUStack UI is available at http://localhost.
Default username is 'admin'.
To get the default password, run 'cat /var/lib/gpustack/initial_admin_password'.

CLI "gpustack" is available from the command line. (You may need to open a new terminal or re-login for the PATH changes to take effect.)

接下来按照脚本输出的指引，拿到登录 GPUStack 的初始密码，执行以下命令：

在 Linux 或 macOS 上：

复制代码

cat /var/lib/gpustack/initial_admin_password

在 Windows 上：

复制代码

Get-Content -Path (Join-Path -Path $env:APPDATA -ChildPath "gpustack\initial_admin_password") -Raw

在浏览器访问 GPUStack UI，用户名 admin，密码为上面获得的初始密码。

重新设置密码后，进入 GPUStack：

纳管 GPU 资源

GPUStack 支持纳管 Linux、Windows 和 macOS 设备的异构 GPU 资源，步骤如下。

其他节点需要通过认证 Token 加入 GPUStack 集群，在 GPUStack Server 节点执行以下命令获取 Token：

在 Linux 或 macOS 上：

复制代码

cat /var/lib/gpustack/token

在 Windows 上：

复制代码

Get-Content -Path (Join-Path -Path $env:APPDATA -ChildPath "gpustack\token") -Raw

拿到 Token 后，在其他节点上运行以下命令添加 Worker 到 GPUStack，纳管这些节点的 GPU（将其中的 http://YOUR_IP_ADDRESS 替换为你的 GPUStack 访问地址，将 YOUR_TOKEN 替换为用于添加 Worker 的认证 Token）：

在 Linux 或 macOS 上：

复制代码

curl -sfL https://get.gpustack.ai | INSTALL_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sh -s - --server-url http://YOUR_IP_ADDRESS --token YOUR_TOKEN

在 Windows 上：

复制代码

$env:INSTALL_INDEX_URL = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
Invoke-Expression "& { $((Invoke-WebRequest -Uri "https://get.gpustack.ai" -UseBasicParsing).Content) } -- --server-url http://YOUR_IP_ADDRESS --token YOUR_TOKEN"

通过以上步骤，我们已经安装好 GPUStack 并纳管了多个 GPU 节点，接下来就可以使用这些 GPU 资源来部署所需的各种 DeekSeek R1 满血、量化、蒸馏模型和其他模型了。

总结

以上是关于如何安装 GPUStack 并在不同场景下部署 DeekSeek R1 模型的使用教程。你可以访问项目的开源仓库：https://github.com/gpustack/gpustack 了解更多信息。

GPUStack 是一个低门槛、易上手、开箱即用的私有大模型服务平台。它可以轻松整合并利用各种异构 GPU 资源，方便快捷地为生成式 AI 应用和应用开发人员部署所需的各种 AI 模型。

GPUStack 背后的研发团队具有全球顶级开源项目经验，项目的功能设计和文档都很完整，团队自项目初期便面向全球用户，当前已有大量国内外开源用户。团队致力于将国产开源项目推广到全球，值得关注。

在开始体验 GPUStack 之前，记得在其 GitHub 仓库给项目点个 Star 以资鼓励，在新版本发布时也能收到更新通知：**https://github.com/gpustack/gpustack**。