祁县网站建设,品牌网站建设方案,苏州做网站怎么样,wordpress找人以下是针对双RTX 3060显卡#xff08;12GB显存#xff09;在Ubuntu 22.04系统部署DeepSeek-R1-32b-qwen-distill-q8模型的完整流程#xff0c;结合最新技术规范与魔塔社区资源#xff1a; 一、驱动与CUDA环境配置
1. 禁用开源驱动 bash
sudo tee /etc/modprobe.d/blackli…以下是针对双RTX 3060显卡12GB显存在Ubuntu 22.04系统部署DeepSeek-R1-32b-qwen-distill-q8模型的完整流程结合最新技术规范与魔塔社区资源 一、驱动与CUDA环境配置
1. 禁用开源驱动 bash
sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf blacklist nouveau
options nouveau modeset0
sudo update-initramfs -u sudo reboot # 参考网页2的驱动管理方法
2. 安装NVIDIA驱动570.57适配CUDA 12.8 bash
wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/570.57/NVIDIA-Linux-x86_64-570.57.run
sudo chmod x NVIDIA-Linux-x86_64-570.57.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-570.57.run --silent --no-opengl-files
sudo reboot
验证驱动nvidia-smi应显示驱动版本570.57且双卡在线
3. 安装CUDA 12.8
bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda_12.8.0_555.51_linux.run
sudo sh cuda_12.8.0_555.51_linux.run # 取消勾选Driver选项
bash
echo export PATH/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH ~/.bashrc
echo export LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ~/.bashrc
source ~/.bashrc 二、Python环境与PyTorch安装
1. 安装Python 3.10
bash
sudo apt update sudo apt install python3.10 python3.10-venv
python3.10 -m venv ~/deepseek-env
source ~/deepseek-env/bin/activate
2. 安装PyTorch 2.3.1适配CUDA 12.8(这里使用了官方nightly编译版本方法到官网复制)
bashpip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128
版本对应关系CUDA 12.8 驱动570.57 → PyTorch 2.3.1cu121
2
3 三、llama.cpp服务端部署
1. 获取源码不使用git clone
bash
wget https://github.com/ggerganov/llama.cpp/archive/refs/tags/b3117.tar.gz
tar -zxvf llama.cpp.tar.gz cd llama.cpp-b3117
2. CMake编译双显卡优化版本
bash
mkdir build cd build
cmake .. -DLLAMA_CUDAON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES86 -DLLAMA_NVCC_FLAGS--use_fast_math -DLLAMA_AVX2ON
cmake --build . --config Release -j $(nproc) # 参考网页3的编译优化思路
关键参数说明
-DLLAMA_CUDAON替代已弃用的CUBLAS参数-DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES86适配RTX 3060的Ampere架构-DLLAMA_NVCC_FLAGS启用快速数学优化 四、模型下载与部署
1. 魔塔社区下载地址 魔搭社区
bash
wget https://www.modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF/resolve/master/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q8_0.gguf
注需登录魔塔社区
1
3
2. 模型存放
bash
mkdir -p ~/models mv deepseek-r1-32b-qwen-distill.Q8_0.gguf ~/models/ 五、双显卡API服务配置
1. 启动命令
bash
./server -m ~/models/deepseek-r1-32b-qwen-distill.Q8_0.gguf \--host 0.0.0.0 --port 11434 \--n-gpu-layers 99 \ # 全量GPU计算层--tensor-split 11,11 \ # 显存分配每卡11GB--parallel 2 \ # 双卡张量并行--main-gpu 0 \ # 主卡ID--ctx-size 4096 \--mlock \--flash-attn \--batch-size 512
2. 性能优化技巧
显存分配根据网页3建议实际可用显存总显存-2GB系统保留PCIe带宽优化sudo nvidia-smi -i 0,1 -pm 1保持高性能模式 2 冷启动加速添加--preload参数预加载模型至显存 1 六、服务验证
bash
# GPU利用率监控
nvidia-smi --query-gpuutilization.gpu,memory.used --formatcsv -l 2# API压力测试
curl http://localhost:11434/v1/completions \-H Content-Type: application/json \-d {prompt: 如何优化双显卡的深度学习推理性能, max_tokens: 500} 版本兼容性矩阵
组件版本适配说明NVIDIA驱动570.57CUDA 12.8最低要求CUDA12.8.0需驱动≥570PyTorch2.3.1cu121通过cu121后缀兼容llama.cppb3117支持张量并行 常见问题处理
显存不足降低--tensor-split值如10,10或减少--ctx-size至2048模型加载失败使用md5sum校验模型文件魔塔社区提供完整校验码多卡未启用检查PCIe连接状态建议使用PCIe 4.0 x16插
