راهنمای استقرار محلی Deepseek V3: از مبانی تا پیشرفته

مرور کلی

این راهنما دستورالعلی دقیقی برای استقرار و اجرای مدل Deepseek V3 در محیط محلی شما ارائه می‌دهد. ما فرآیند کامل از راه‌اندازی پایه تا گزینه‌های استقرار پیشرفته را پوشش می‌دهیم تا به شما در انتخاب مناسب‌ترین استراتژی استقرار کمک کنیم.

راه‌اندازی محیط

نیازمندی‌های پایه

• کارت گرافیک انویدیا (A100 یا H100 توصیه می‌شود) یا کارت گرافیک AMD
• حافظه سیستم کافی (32 گیگابایت یا بیشتر توصیه می‌شود)
• سیستم عامل لینوکس (اوبونتو 20.04 یا بالاتر توصیه می‌شود)
• پایتون 3.8 یا بالاتر

آماده‌سازی کد و مدل

1. مخزن رسمی را کلون کنید:

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
cd DeepSeek-V3/inference
pip install -r requirements.txt

2. وزن‌های مدل را دانلود کنید:

• وزن‌های مدل رسمی را از HuggingFace دانلود کنید
• فایل‌های وزن را در دایرکتوری تعیین شده قرار دهید

گزینه‌های استقرار

1. استقرار دموی DeepSeek-Infer

این روش استقرار پایه است که برای تست سریع و آزمایش مناسب است:

# تبدیل وزن‌های مدل
python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 \
                 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo \
                 --n-experts 256 \
                 --model-parallel 16

# راه‌اندازی چت تعاملی
torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 generate.py \
         --node-rank $RANK \
         --master-addr $ADDR \
         --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo \
         --config configs/config_671B.json \
         --interactive \
         --temperature 0.7 \
         --max-new-tokens 200

2. استقرار SGLang (توصیه شده)

SGLang v0.4.1 عملکرد بهینه ارائه می‌دهد:

• پشتیبانی از بهینه‌سازی MLA
• پشتیبانی از FP8 (W8A8)
• پشتیبانی از حافظه نهان FP8 KV
• پشتیبانی از Torch Compile
• پشتیبانی از کارت‌های گرافیک NVIDIA و AMD

3. استقرار LMDeploy (توصیه شده)

LMDeploy راه‌حل‌های استقرار در سطح سازمانی ارائه می‌دهد:

• پردازش خط لوله آفلاین
• استقرار سرویس آنلاین
• یکپارچه‌سازی گردش کار PyTorch
• عملکرد استنتاج بهینه شده

4. استقرار TRT-LLM (توصیه شده)

ویژگی‌های TensorRT-LLM:

• پشتیبانی از وزن‌های BF16 و INT4/INT8
• پشتیبانی از FP8 در آینده نزدیک
• سرعت استنتاج بهینه شده

5. استقرار vLLM (توصیه شده)

ویژگی‌های vLLM v0.6.6:

• پشتیبانی از حالت‌های FP8 و BF16
• پشتیبانی از کارت‌های گرافیک NVIDIA و AMD
• قابلیت موازی‌سازی خط لوله
• استقرار توزیع شده چند ماشینه

نکات بهینه‌سازی عملکرد

1. بهینه‌سازی حافظه:

   • از کمینه‌سازی FP8 یا INT8 برای کاهش مصرف حافظه استفاده کنید
   • بهینه‌سازی حافظه نهان KV را فعال کنید
   • اندازه‌های دسته مناسب تنظیم کنید

2. بهینه‌سازی سرعت:

   • Torch Compile را فعال کنید
   • از موازی‌سازی خط لوله استفاده کنید
   • پردازش ورودی/خروجی را بهینه کنید

3. بهینه‌سازی پایداری:

   • مکانیزم‌های مدیریت خطا پیاده‌سازی کنید
   • نظارت و ثبت رویداد اضافه کنید
   • بررسی منظم منابع سیستم

مشکلات متداول و راه‌حل‌ها

1. مشکلات حافظه:

   • اندازه دسته را کاهش دهید
   • از دقت پایین‌تر استفاده کنید
   • گزینه‌های بهینه‌سازی حافظه را فعال کنید

2. مشکلات عملکرد:

   • استفاده از GPU را بررسی کنید
   • پیکربندی مدل را بهینه کنید
   • استراتژی‌های موازی را تنظیم کنید

3. خطاهای استقرار:

   • وابستگی‌های محیط را بررسی کنید
   • وزن‌های مدل را تأیید کنید
   • گزارش‌های دقیق را مرور کنید

مراحل بعدی

پس از استقرار پایه، می‌توانید:

• معیارگیری عملکرد انجام دهید
• پارامترهای پیکربندی را بهینه کنید
• با سیستم‌های موجود یکپارچه کنید
• ویژگی‌های سفارشی توسعه دهید

اکنون روش‌های اصلی استقرار محلی Deepseek V3 را فرا گرفته‌اید. گزینه استقراری که بیشترین تناسب با نیازهای شما دارد را انتخاب کنید و شروع به ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی خود کنید!