下面以Deepseek-V3為例,演示在昇騰社區(qū)如何高效獲取模型及使用
硬件要求:
部署DeepSeek-V3模型需配置4臺(tái)Atlas 800I A2(8*64G)服務(wù)器資源
模型調(diào)用實(shí)踐:
一、權(quán)重轉(zhuǎn)換
GPU:
NPU:
二、加載鏡像
在昇騰社區(qū)/開發(fā)資源下載適配DeepSeek-V3的鏡像包:
mindie:1.0.T71-800I-A2-py311-ubuntu22.04-arm64
完成之后,請(qǐng)使用docker images命令確認(rèn)查找具體鏡像名稱與標(biāo)簽。
三、容器啟動(dòng)
提供的MindIE鏡像預(yù)置了DeepSeek-V3模型推理腳本,從您信任的來源自行獲取權(quán)重后,放置在從上述下載的模型代碼的主目錄下,修改模型文件夾屬組為1001,執(zhí)行權(quán)限為750,啟動(dòng)容器。
四、服務(wù)化測(cè)試
配置服務(wù)化環(huán)境變量,expandable_segments-使能內(nèi)存池?cái)U(kuò)展段功能,即虛擬內(nèi)存特性
修改服務(wù)化參數(shù)
拉起服務(wù)化
出現(xiàn)“Daemon start success!”,則認(rèn)為服務(wù)成功啟動(dòng)。