DeepSeek-VL2是一款力图学习和实现深度学习和视觉语言结合的工具包。本文将介绍如何在本地环境中安装和部署DeepSeek-VL2。

环境要求

在部署DeepSeek-VL2前，您需要确保以下环境充分满足要求：

确保硬件资源

处理器：最小8核字中处理器

内存：最小16GB内存，推荐16GB以上

显卡：NVIDIA显卡，支持CUDA和cuDNN（例如RTX系列）

硬盘：最小100GB空间供安装和数据存储

软件依赖

-操作系统：Linux (推荐Ubuntu 20.04或新版本)
-安装NVIDIA驱动和CUDA库
-CUDA版本不少于11.0
-cuDNN版本与CUDA匹配
-Python 3.8以上
-pip

对外网连接

DeepSeek-VL2需要通过网络连接进行下载和添加依赖。

部署步骤

清单添加NVIDIA配置

确保您已安装最新版本的NVIDIA驱动。可通过以下命令检查：

nvidia-smi

返回控制面表示您的驱动信息。

安装CUDA和cuDNN：通过NVIDIA官网下载相关软件包并核实。安装后，检查环境变量配置：

echo $PATH
echo $LD_LIBRARY_PATH

安装Python和依赖

确保您的系统已安装Python：

python3 --version

确保版本不少于3.8，如存在古老版本，请升级。

安装pip：

sudo apt update
sudo apt install python3-pip

创建和pipenv环境：

pip install pipenv

处理实例

1.先安装系统依赖：

sudo apt update
sudo apt install git

2.克隆DeepSeek-VL2代码库：

git clone https://github.com/DeepSeek-VL2/DeepSeek-VL2.git
cd DeepSeek-VL2

3.创建Python虚拟环境并安装依赖：

pipenv install
pipenv shell
pip install -r requirements.txt

4.验证安装：运行以下命令以确保所有依赖正确安装：

python setup.py install

配置DeepSeek-VL2

1.配置文件路径：编辑config.yaml文件，根据需要调整训练参数、模型路径和数据集路径。

2.下载预训练模型和数据集：

python download_models.py
python download_datasets.py

3.测试运行：

python run_tests.py

常见问题

1.驱动不匹配：确认CUDA和cuDNN版本与您的显卡驱动兼容。

2.依赖安装失败：检查网络连接并确保使用了推荐的Python版本。

3.测试失败：验证配置文件路径和下载的模型完整性。

通过以上步骤，您应该能够成功部署DeepSeek-VL2并开始使用其强大的功能！

附AI编写标书工具：