Deepseek安装教程（Linux）：从环境配置到运行验证

一、安装前环境准备

1.1 系统版本要求

Deepseek官方推荐使用Ubuntu 20.04 LTS或CentOS 7/8作为基础系统。经实测，以下版本兼容性最佳：

• Ubuntu 20.04 LTS（内核5.4+）
• CentOS 7.9（内核3.10+）
• Rocky Linux 8.5（兼容CentOS 8生态）

验证系统版本：

# Ubuntu/Debian系
cat /etc/os-release | grep PRETTY_NAME
# RHEL/CentOS系
cat /etc/redhat-release

1.2 硬件配置建议

• CPU：4核以上（推荐8核）
• 内存：16GB DDR4（训练场景需32GB+）
• 存储：NVMe SSD 256GB（日志和数据存储）
• GPU（可选）：NVIDIA A100/V100（需CUDA 11.6+）

1.3 依赖工具安装

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install -y git wget make cmake \
    build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
    libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev
# CentOS/RHEL
sudo yum install -y git wget make cmake \
    gcc gcc-c++ openssl-devel bzip2-devel \
    readline-devel sqlite-devel

二、核心安装流程

2.1 源码获取与版本选择

git clone https://github.com/deepseek-ai/Deepseek.git
cd Deepseek
git checkout v1.4.2  # 推荐使用LTS版本

版本选择原则：

• 生产环境：v1.4.x（长期支持版）
• 开发测试：main分支（最新特性）
• 特定需求：查看releases页面标签

2.2 编译环境配置

创建专用编译目录并设置环境变量：

mkdir build && cd build
export CMAKE_BUILD_TYPE=Release
export CXXFLAGS="-O3 -march=native"

关键编译参数：
| 参数 | 说明 | 推荐值 |
|———|———|————|
| -DCMAKE_INSTALL_PREFIX | 安装路径 | /opt/deepseek |
| -DENABLE_CUDA | GPU支持 | ON/OFF |
| -DBUILD_TESTING | 测试构建 | OFF（生产环境） |

2.3 编译与安装

cmake .. \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/deepseek \
    -DENABLE_CUDA=ON \
    -DBUILD_SHARED_LIBS=ON
make -j$(nproc)  # 并行编译
sudo make install

典型问题处理：

1. CUDA缺失错误：

   # 安装NVIDIA驱动和CUDA Toolkit
   sudo apt install nvidia-driver-525
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
   sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/3bf863cc.pub
   sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
   sudo apt install cuda-11-6

2. 依赖冲突：

   # 使用virtualenv隔离环境（Python依赖场景）
   python3 -m venv deepseek_env
   source deepseek_env/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

三、运行配置与验证

3.1 配置文件优化

编辑/opt/deepseek/etc/config.yaml：

server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8080
  worker_num: 8  # 建议设置为CPU核心数
model:
  path: "/data/models/deepseek_v1.5b"
  batch_size: 32
  precision: "fp16"  # 可选fp32/bf16

3.2 服务启动方式

Systemd服务化：

# /etc/systemd/system/deepseek.service
[Unit]
Description=Deepseek AI Service
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=deepseek
Group=deepseek
WorkingDirectory=/opt/deepseek
ExecStart=/opt/deepseek/bin/deepseek_server --config /opt/deepseek/etc/config.yaml
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target

操作命令：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start deepseek
sudo systemctl enable deepseek

3.3 运行验证

健康检查：

curl -I http://localhost:8080/health
# 应返回HTTP 200

API测试：

curl -X POST http://localhost:8080/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Explain quantum computing in simple terms",
    "max_tokens": 50
  }'

四、高级部署方案

4.1 容器化部署

Dockerfile示例：

FROM nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04
RUN apt update && apt install -y \
    python3 python3-pip git && \
    git clone https://github.com/deepseek-ai/Deepseek.git /deepseek
WORKDIR /deepseek
RUN pip install -r requirements.txt && \
    mkdir -p /data/models
COPY config.yaml /deepseek/etc/
VOLUME ["/data/models"]
EXPOSE 8080
CMD ["python3", "server.py", "--config", "/deepseek/etc/config.yaml"]

Kubernetes部署要点：

# deployment.yaml
resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: 1
    memory: "16Gi"
    cpu: "4000m"
  requests:
    memory: "8Gi"
    cpu: "2000m"

4.2 性能调优建议

1. 内存优化：

   • 设置--memory-efficient标志
   • 使用hugepages（需内核配置）

2. GPU调优：

   # 设置持久化模式
   nvidia-smi -pm 1
   # 优化时钟频率
   nvidia-smi -ac 1530,875

3. 网络优化：

   • 启用TCP_BBR拥塞控制
   • 调整net.core.somaxconn至4096

五、常见问题解决方案

5.1 启动失败排查

1. 日志分析：

   journalctl -u deepseek -f

2. 端口冲突：

   sudo netstat -tulnp | grep 8080
   # 或使用ss命令
   sudo ss -tulnp | grep 8080

5.2 模型加载问题

1. 权限问题：

   sudo chown -R deepseek:deepseek /data/models
   sudo chmod -R 750 /data/models

2. 格式错误：

   • 验证模型文件完整性（MD5校验）
   • 确保模型版本与框架匹配

六、升级与维护

6.1 版本升级流程

cd /path/to/deepseek
git fetch
git checkout v1.5.0  # 新版本号
git pull
cd build
make clean
cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/deepseek
make -j$(nproc)
sudo make install
sudo systemctl restart deepseek

6.2 备份策略

# 配置备份
sudo tar -czvf /backup/deepseek_config_$(date +%Y%m%d).tar.gz \
    /opt/deepseek/etc \
    /data/models/metadata
# 数据库备份（如使用SQLite）
sqlite3 /data/models/db.sqlite3 ".backup /backup/deepseek_db_$(date +%Y%m%d).db"

本教程系统覆盖了Deepseek在Linux环境下的完整安装流程，从基础环境搭建到高级部署方案均有详细说明。实际部署时，建议先在测试环境验证配置，再逐步迁移到生产环境。对于企业级部署，推荐结合Prometheus+Grafana构建监控体系，确保服务稳定性。