本地部署deepseek慢

提升本地部署 DeepSeek 运行速度的方法
选择合适的模型大小
为了确保最佳性能，应根据具体的硬件配置选择合适大小的预训练模型。较小的模型如1.5B参数版本更适合资源有限的情况，而较大的70B参数模型则适用于高性能计算环境[^2]。
利用AMD硬件优势
DeepSeek V3特别针对AMD EPYC CPU和Instinct GPU进行了优化，在这些平台上可以达到接近于NVIDIA产品的效能水平。因此如果现有基础设施已经包含了上述组件，则应当充分利用它们来加速处理过程[^1]。
应用程序层面调优

容器化部署：采用Docker镜像封装应用程序及其依赖项，简化跨不同操作系统间的迁移操作并减少潜在冲突。

启用GPU加速：当存在兼容图形处理器时务必开启此功能；对于支持ROCm框架下的AMD设备尤为如此。

调整批处理尺寸：适当增加输入批次数量可以在一定程度上改善吞吐率而不显著影响延迟时间。

多线程/进程并发执行：依据任务特性设计合理的并行机制以充分挖掘CPU核心利用率。

# 启动带有GPU支持的Docker容器实例
docker run --gpus all deepseek:v3

配置文件微调
深入研究官方文档中的高级设置选项，比如内存映射策略、缓存管理等，并据此修改相应参数值以便更好地适配特定工作负载需求。

相关问题

本地部署deepseek下载慢

如何加速本地部署 DeepSeek 的下载速度
当遇到使用 sudo ollama run deepseek-r1 下载 DeepSeek R1 时的速度较慢情况[^1]，可以考虑以下几种方式来提高下载效率：
使用镜像源
如果官方服务器距离地理位置远，则可能导致下载缓慢。寻找并配置更接近所在地区的软件包镜像站可能有助于提升下载速率。
增加网络带宽或优化连接质量
确保用于执行此操作的设备拥有稳定且尽可能高的互联网接入性能；关闭其他占用大量带宽的应用程序和服务也能有所帮助。
利用多线程/分段下载工具
虽然默认命令不支持这种方式，但是如果有替代方案允许通过HTTP(S)链接直接获取文件的话，那么就可以利用专门设计用来加快大文件传输过程中的应用程序来进行处理。不过这种方法的前提是能够找到合适的URL地址指向所需安装包的位置，并确认其安全性与合法性。
考虑离线安装选项
对于那些经常面临较差网速环境下的用户来说，在条件允许的情况下提前在一个具有更好上网体验的地方完成初次下载并将成果转移回目标机器上也是一种有效的策略。
# 这里展示的是原始提到的方法，实际为了提速需按照上述建议调整
sudo ollama run deepseek-r1

本地部署deepseek速度慢

提升本地部署 DeepSeek 运行速度的方法
合理选择模型大小
针对不同的硬件条件，应选择合适规模的预训练模型来减少不必要的资源消耗并提高运行效率。对于显存有限的情况，推荐选用较小参数量的版本，比如1.5B或7B参数的模型[^2]。
优化资源配置
调整批处理尺寸(batch size)，适当减小可以有效缓解内存不足带来的压力；同时利用混合精度计算(half precision)，即采用FP16数据格式代替传统的FP32，在不影响最终效果的前提下加快运算过程并节省一半以上的显存空间。
import torch

# 设置为自动选择合适的设备(cpu/gpu)
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

model.half().to(device) # 将模型转换成半精度浮点数表示形式，并移动到指定设备上执行

使用容器化技术与GPU加速工具
借助 Docker 容器封装整个开发环境，确保依赖项的一致性和隔离性；配合 NVIDIA-Docker 和 CUDA 工具包充分挖掘图形处理器潜力，极大程度改善深度神经网络预测阶段的表现力。
docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base

应用剪枝量化压缩手段
对已经训练好的大型语言模型实施结构化稀疏化操作(Pruning),去除冗余连接降低存储需求; 或者采取Post-training Quantization方式,把权重值映射至更低位宽的数据类型从而达到提速目的.