基于KTransformers部署DeepSeek-R1满血版的详细教程
一、环境准备
1. 硬件与系统要求
- 最低配置 :
- GPU:RTX 4090(24GB显存)或更高
- CPU:支持AMX指令集的Intel至强3代及以上(如Xeon Gold 6240R)
- 内存:382GB DDR5(推荐512GB)
- 系统:Ubuntu 22.04 LTS或CentOS 7
2. 基础依赖安装
bash
# 更新系统软件源(建议配置阿里云镜像)
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apt/sources.list
sudo apt update &&& sudo apt install -y vim build-essential git
安装CUDA 12.1+和对应驱动
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run --silent --toolkit
创建Python 3.10虚拟环境
conda create -n kt python=3.10 -y
conda activate kt
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121`conda create -n kt python=3.10 -y
conda activate kt
pip install torch torchvision torchaudio --index-url `https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fdownload.pytorch.org%2Fwhl%2Fcu121
二、模型下载与准备
1. 下载量化版模型
- 推荐模型 :
DeepSeek-R1-Q4_K_M
(377GB量化版)
bash
# 通过HuggingFace下载(需学术加速)
pip install huggingface_hub hf_transfer
huggingface-cli download unsloth/deepseek-r1-gguf --include "deepseek-r1-q4_k_m/*" --local-dir ./deepseek-r1-gguf
或从魔塔社区下载(国内加速)
pip install modelscope
from modelscope import snapshot_download
snapshot_download("unsloth/DeepSeek-R1-GGUF", local_dir="deepseek-r1-gguf", allow_patterns=["Q4_K_M"])`pip install modelscope
from modelscope import snapshot_download
snapshot_download("unsloth/DeepSeek-R1-GGUF", local_dir="deepseek-r1-gguf", allow_patterns=["`Q4_K_M`"])`
2. 下载原始配置文件
bash
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
# 仅保留config.json、tokenizer.model等文件,删除.safetensors权重文件
三、KTransformers框架部署
1. 源码编译安装
bash
git clone --recursive https://github.com/kvcache-ai/ktransformers
cd ktransformers
解决常见编译问题
conda install -c conda-forge libstdcxx-ng # 修复GLIBCXX依赖
git submodule update --init --recursive # 确保third_party子模块完整
安装依赖
pip install -r requirements.txt
python setup.py install`pip install -r requirements.txt
python setup.py install`
2. 验证安装
bash
python -c "import ktransformers; print(ktransformers.__version__)"
# 输出应为类似v0.2.0版本
四、启动推理服务
1. 启动命令
bash
python -m ktransformers.local_chat \
--model_path ./deepseek-r1 \ # 配置文件目录
--gguf_path ./deepseek-r1-gguf \ # 量化模型目录
--port 9112 # 服务端口
2. 启动注意事项
- 显存占用:约14GB(RTX 4090)
- 内存占用:首次加载需382GB,启动时间约15-30分钟
- 常见错误 :
- CPU不支持AMX指令集:更换至Intel至强3代及以上CPU
- 模型输出乱码 :确认使用
Q4_K_M
而非实验性量化版本(如iq1_s
)
五、测试与验证
bash
curl -X POST http://localhost:9112/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "如何部署千亿大模型?", "max_length": 200}'
正常响应应包含连贯文本及generated_text
字段。
附:关键文档参考
- 官方安装指南:KTransformers Installation Guide
- 模型下载问题排查:GitHub Issue #429
- 量化模型支持列表:HuggingFace unsloth/deepseek-r1-gguf