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wzjs 2025/8/14 3:16:37

源码网站免费,广东全网推广,网站上360 旋转的图是怎么做的,怎么申请免费的网站空间以下是针对双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/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 modeset=0"
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)

bash

pip3 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 2.3.1+cu121

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_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=86 -DLLAMA_NVCC_FLAGS="--use_fast_math" -DLLAMA_AVX2=ON
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_CUDA=ON：替代已弃用的CUBLAS参数
-DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=86：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

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-gpu=utilization.gpu,memory.used --format=csv -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}'