超实用！蓝耘智算平台 DeepSeek 编程使用完全指南

蓝耘GPU智算云平台是一个现代化的、基于Kubernetes的云平台，基于行业领先的灵活的基础设施及大规模的GPU 算力资源，为客户提供开放、高性能、高性价比的算力云服务，助力AI客户模型构建、训练和推理的业务全流程，以及教科研客户科研创新加速。旨在为科研工作者、工程师和创新者提供无与伦比的计算解决方案，其速度可比传统云服务提供商快35倍，成本降低30%。

摆烂的小周

6487人浏览 · 2025-02-07 15:26:06

摆烂的小周 · 2025-02-07 15:26:06 发布

4.4 安装深度学习框架和 DeepSeek 相关库

一、引言

在当今人工智能快速发展的时代，深度学习模型的应用越来越广泛。DeepSeek 作为一款强大的语言模型，在文本生成、知识问答等领域展现出了卓越的性能。而蓝耘智算平台则为我们提供了便捷、高效的计算资源，让我们能够轻松地使用 DeepSeek 进行各种任务。本教程将详细介绍如何在蓝耘智算平台上使用 DeepSeek，从环境搭建到模型推理，再到模型训练，一步步带你深入了解整个过程。

二、蓝耘智算平台简介

蓝耘GPU智算云平台是一个现代化的、基于Kubernetes的云平台，基于行业领先的灵活的基础设施及大规模的GPU 算力资源，为客户提供开放、高性能、高性价比的算力云服务，助力AI客户模型构建、训练和推理的业务全流程，以及教科研客户科研创新加速。旨在为科研工作者、工程师和创新者提供无与伦比的计算解决方案，其速度可比传统云服务提供商快35倍，成本降低30%。

针对大模型训练场景，蓝耘算力云平台将运行环境、模型、训练框架等打包到容器中，并通过定制化Kubernetes容器编排工具进行容器的调度、管理和扩展，可以解决开发环境设置以及运维和管理问题，让算法工程师能够使用统一的环境模板进行开发，免除了初期大量的开发环境设置，以及在新的环境中管理新的算力资源的问题，为用户提供开箱即用的大模型训练、推理平台。除此之外，针对大模型训练中遇到的容器进程死机、大规模分布式训练中GPU驱动丢失、GPU硬件损坏、甚至是计算节点宕机等难题，都做了定制化设计，为以上难题提供了自动化调度和强大的自愈能力，实现了更高的开发和训练效率以及整体资源利用率。

2.1 平台注册与登录

首先，访问蓝耘智算平台的官方网站，点击注册按钮，填写相关信息完成注册。注册成功后，使用用户名和密码登录平台。

2.2 创建计算实例

登录平台后，进入控制台，点击 “创建实例” 按钮。在实例创建页面，选择合适的 GPU 资源，如 NVIDIA V100、A100 等，同时选择操作系统镜像，如 Ubuntu 20.04。设置好实例名称、登录密码等信息后，点击 “创建” 按钮，等待实例创建完成。

计费项	付费方式	计费规则	计费公式	停止计费
实例付费	按量计费（后付费）	1、开机开始计费，关机结束计费，最低计费0.01元（关机所有数据会保留） 2、整点扣费一次和关机时扣费一次，扣费金额为扣费周期内的费用，使用时长精确到秒	账单费用=（实例定价/60）*使用时长	实例关机
实例付费	包年包月（预付费）	1、租用时一次性付清 2、转换计费方式后，按照按量计费方式收取转换计费方式之前的费用 3、实例续费，按照续费周期进行单独计价收费	账单费用=实例定价*购买时长	实例到期
磁盘扩容费用	按量计费（后付费）	1、付费数据盘(如果有)会在当日23:59:59结算当天的费用，每日结算一次，无论实例是否开机，均会计费 2、整点扣费一次和关机时扣费一次，扣费金额为扣费周期内的费用，使用时长精确到秒	账单费用=磁盘单价付费数据盘1 日单价：0.01/GB/日	缩容至免费容量以下或释放实例
磁盘扩容费用	包年包月（预付费）	1、租用时一次性付清 2、转换计费方式后，按照按量计费方式收取转换计费方式之前的费用 3、实例续费，按照续费周期进行单独计价收费	账单费用=磁盘单价付费数据盘购买时长年单价：1.83/GB/年月单价：0.18/GB/月周单价：0.14/GB/周	缩容至免费容量以下或释放实例
我的云存储费用/自建镜像费用	后付费	以当日(自然日)使用的最大容量为计费容量，超出免费20GB容量的费用(元/日)=超出容量(GB) × 0.01元/GB/日，扣费时间为次日凌晨扣除当日费用。如有超出免费容量，最低费用0.01元	账单费用=磁盘单价付费数据盘1 日单价：0.01/GB/日	降至免费容量以下

三、DeepSeek 简介

DeepSeek 是字节跳动旗下云雀模型团队基于 Transformer 架构开发的新一代开源大语言模型，以其强大的语言理解与生成能力在自然语言处理领域崭露头角。

在模型架构上，DeepSeek 创新性地优化了 Transformer 架构，大幅提升了模型的学习效率和性能表现。它能够更高效地处理和分析大规模文本数据，从而为各类自然语言处理任务提供坚实的基础。在预训练阶段，DeepSeek 在海量的文本数据上进行了深度训练，涵盖新闻资讯、学术论文、文学作品、社交媒体等丰富多样的数据源，使其具备了广泛的知识储备和强大的语言理解能力。

DeepSeek 在多种自然语言处理任务中都展现出卓越的性能。在文本生成方面，无论是创作故事、撰写文章还是生成对话，它都能生成连贯、富有逻辑且语义准确的文本；在智能问答任务中，DeepSeek 能快速理解问题含义，并从海量知识中提取准确答案；在文本分类、情感分析等任务中，也能凭借其精准的理解能力给出可靠的结果。

此外，DeepSeek 具备高度的可定制性和扩展性。开发者可以根据自身需求对模型进行微调，使其更好地适应特定领域或任务，从而为不同行业的应用提供了极大的便利。凭借这些优势，DeepSeek 在智能客服、内容创作、智能写作辅助、信息检索等领域有着广泛的应用前景，正助力各行业在自然语言处理领域取得新的突破。

在实际应用中，DeepSeek 与其他大语言模型相比，具有以下独特优势：

技术架构方面

混合专家架构优势：采用混合专家（MoE）架构，如 DeepSeek-V3 能通过路由机制按需激活专家处理任务4。相比传统大模型，避免了不必要的计算，减少了计算量和内存消耗4。还可根据输入数据特性和不同任务，动态选择最合适的专家，灵活分配计算资源，优化处理效率4。

指令集创新3：采用 PTX 指令集，与 NVIDIA 的 CUDA 不同，PTX 可与 GPU 驱动函数直接交互，开发者能进行更深层次的硬件操作和定制，极大提高运行效率。

性能表现方面

推理与计算能力突出4：在编程任务中，DeepSeek-V3 的通过率较高，在数学推理任务中，超过了大部分开源和闭源模型，展示出强大的问题解决能力。

多语言理解出色：作为中国团队开发的模型，更符合中文语言习惯和文化背景5。在中文多语言理解测试中得分较高，远超 Llama 3.14。

生成速度快4：DeepSeek-V3 支持多单词预测，生成效率提升了 3 倍，从原本每秒 20 个 token 的生成速率提升至 60 个 token，能更迅速高效地处理大规模文本生成任务。

多模态处理能力强2：DeepSeek-VL 能够在不丢失语言能力的情况下处理多种类型的数据，包括逻辑图、网页、公式识别、科学文献、自然图像等，还能接受高达 1024x1024 的大尺寸分辨率图片输入，提高了对细节的识别能力。

成本与资源利用方面

训练成本低34：如 DeepSeek-V3 的训练成本仅为 557 万美元，远低于 GPT-4 的约 1 亿美元以及 Meta 的 Llama 3.1 的 5 亿美元，在计算资源和硬件资源上的利用效率更高。

推理成本优势3：DeepSeek 的使用成本为 0.0012 美元 / 千 token，成本效益优势明显，对于资源有限的企业或研究团队更具吸引力。

开源与生态方面

开源与商用授权2：提供开源商用授权政策，允许开发者自行部署、训练、微调和应用模型，为开发者和研究者提供了技术支持。

开发者友好5：开源使开发者能够根据自己的需求调整和改进模型，在大规模分布式系统上部署时，能更好地掌控资源和计算效率，有效吸引开发者参与优化和定制，利于形成活跃的开发社区和丰富的应用生态。

四、环境搭建与配置

4.1 连接到计算实例

创建好计算实例后，我们需要使用 SSH 工具连接到实例。在本地终端中，输入以下命令：

ssh username@实例 IP 地址

其中，username 是你在创建实例时设置的用户名，实例 IP 地址 可以在平台控制台中查看。输入登录密码后，即可成功连接到实例。

4.2 安装必要的系统依赖库

在实例中，我们需要安装一些必要的系统依赖库，以支持后续的深度学习开发。执行以下命令：

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential python3-dev python3-pip libjpeg-dev zlib1g-dev

4.3 安装 Python 虚拟环境

为了避免不同项目之间的依赖冲突，我们建议使用 Python 虚拟环境。安装 virtualenv 工具：

pip3 install virtualenv

创建并激活虚拟环境

virtualenv -p python3 deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate

4.4 安装深度学习框架和 DeepSeek 相关库

在虚拟环境中，安装 PyTorch 和 DeepSeek 相关库。根据你的 GPU 类型和 CUDA 版本选择合适的 PyTorch 版本，例如：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

然后安装 DeepSeek 相关库，这里假设 DeepSeek 提供了 Python SDK：

pip install deepseek-sdk

五、模型加载与推理

5.1 本地模型加载

如果我们已经下载了 DeepSeek 的预训练模型文件，可以使用以下代码在 Python 中加载模型：

import torch
from deepseek_model import DeepSeekModel

# 加载模型
model = DeepSeekModel()
model.load_state_dict(torch.load('deepseek_model.pth'))
model.eval()

5.2 输入数据预处理

在进行推理之前，需要对输入数据进行预处理。以文本输入为例，我们可以使用分词工具对文本进行分词，并将分词结果转换为模型可以接受的输入格式：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('punkt')

def preprocess_text(text):
    tokens = word_tokenize(text)
    # 这里可以添加更多的预处理步骤，如去除停用词等
    return tokens

input_text = "这是一个测试文本"
input_tokens = preprocess_text(input_text)

5.3 进行推理

将预处理后的输入数据传入模型进行推理：

import torch

# 将输入转换为模型所需的张量
input_tensor = torch.tensor([input_tokens])

# 进行推理
with torch.no_grad():
    output = model(input_tensor)

# 处理输出结果
result = postprocess_output(output)
print(result)

5.4 API 调用实现推理

如果蓝耘智算平台提供了 DeepSeek 的 API，我们可以使用以下代码通过 API 进行推理：

import requests

url = "https://蓝耘智算平台的 API 地址"
data = {
    "input": "这是一个测试文本"
}
response = requests.post(url, json=data)
result = response.json()
print(result)

六、数据处理与准备

6.1 文本数据清洗与预处理

在使用 DeepSeek 进行训练或推理时，需要对文本数据进行清洗和预处理。常见的预处理步骤包括去除特殊字符、转换大小写、分词等。以下是一个简单的文本清洗函数：

import re

def clean_text(text):
    # 去除特殊字符
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    # 转换为小写
    text = text.lower()
    return text

input_text = "这是一个包含特殊字符！@# 的文本。"
cleaned_text = clean_text(input_text)

6.2 数据加载与批量处理

如果我们有大量的文本数据，需要将其加载到内存中并进行批量处理。可以使用 Python 的 DataLoader 类（在 PyTorch 中）来实现数据的批量加载和处理：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, labels):
        self.texts = texts
        self.labels = labels

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.texts[idx]
        label = self.labels[idx]
        return text, label

# 示例数据
texts = ["文本 1", "文本 2", "文本 3"]
labels = [0, 1, 0]

dataset = TextDataset(texts, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

for batch_texts, batch_labels in dataloader:
    # 处理批量数据
    print(batch_texts, batch_labels)

七、模型训练与优化

7.1 自定义训练流程

在蓝耘智算平台上，我们可以使用 DeepSeek 模型进行自定义训练。以下是一个简单的训练循环示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型、损失函数和优化器
model = DeepSeekModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练循环
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}')

7.2 超参数调优

超参数调优是提高模型性能的关键步骤。常见的超参数调优方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。以下是一个简单的随机搜索示例：

import random

# 定义超参数搜索空间
learning_rates = [0.001, 0.0001, 0.01]
batch_sizes = [16, 32, 64]

best_loss = float('inf')
best_lr = None
best_bs = None

for _ in range(10):
    lr = random.choice(learning_rates)
    bs = random.choice(batch_sizes)

    # 重新创建 DataLoader 和优化器
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=bs, shuffle=True)
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

    # 训练模型
    for epoch in range(5):
        for inputs, labels in dataloader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

    if loss.item() < best_loss:
        best_loss = loss.item()
        best_lr = lr
        best_bs = bs

print(f'Best learning rate: {best_lr}, Best batch size: {best_bs}, Best loss: {best_loss}')

八、模型部署与应用

8.1 模型部署到蓝耘平台

训练好的模型可以部署到蓝耘智算平台上，以便提供推理服务。平台通常提供了模型部署的工具和接口，我们可以按照平台的文档进行操作。一般步骤包括：

1.保存训练好的模型：
torch.save(model.state_dict(), 'trained_deepseek_model.pth')
2.将模型文件上传到平台指定的存储位置。

3.创建推理服务，指定模型文件和推理代码

8.2 实际应用案例：智能问答系统

我们可以使用部署在蓝耘平台上的 DeepSeek 模型构建一个简单的智能问答系统。以下是一个示例代码：

import requests

def ask_question(question):
    url = "https://蓝耘智算平台部署的推理服务地址"
    data = {
        "input": question
    }
    response = requests.post(url, json=data)
    answer = response.json()['answer']
    return answer

question = "今天天气怎么样？"
answer = ask_question(question)
print(answer)

九、错误处理与性能优化

1.系统盘空间不足

为了确定系统盘空间的使用情况，首先需要识别哪些目录占用了大量空间。如果您不熟悉什么是系统盘，您可以查询帮助文档以获得更多信息。

要查看系统盘和数据盘的使用情况，请在终端中执行以下命令：

source ~/.bashrc

该命令将展示各个磁盘分区的总空间、已用空间、剩余空间以及挂载点。

以下列出的目录是您可以安全删除的，它们的移除不会影响系统的正常运行。因此，您可以首先从这些目录开始清理以释放空间。

# 查看conda历史包占用的空间并清除这些包
du -sh /root/miniconda3/pkgs/
rm -rf /root/miniconda3/pkgs/*

# 查看JupyterLab回收站占用的空间并清空回收站
du -sh /root/.local/share/Trash
rm -rf /root/.local/share/Trash/*

如果这样做仍未能获得足够的空间，请继续审查下面提到的可能占用较大空间的目录，并根据您的实际使用情况谨慎进行清理：

du -sh /tmp/
du -sh /root/.cache
du -sh /var/cache/apt/

您还可以通过平台提供的"清理系统盘"按钮来快速进行清理操作，这是一个更为便捷的选项。

标准的空间清理流程

开始之前，先检查文件和目录所占用的空间。通常系统根目录(/)下的文件夹不会消耗大量磁盘空间，所以重点关注您自己创建的目录或文件。

文件大小

为了查看当前目录下的文件和文件夹大小，您可以运行ls -alh命令，这样可以列出所有文件和文件夹以及它们的大小。例如，您可以检查.bashrc或.profile等文件占用的空间。需要注意的是，通过ls命令显示的文件夹大小指的是文件夹本身的大小，并不包括其中内容的总大小。

目录大小

要递归统计某个文件夹及其子文件夹下所有文件的总大小，您可以使用du -sh <directory>命令，其中<directory>代表您想要检查的文件夹名称。

删除

要删除文件或文件夹并释放空间，您可以执行rm -rf <path>命令，其中<path>是您希望删除的文件或文件夹的路径。请谨慎使用此命令，因为它会永久移除指定的内容，且无法恢复

特定不影响系统盘空间的文件夹

以下目录由系统特别设定，它们不会占用系统盘的空间：

lanyun-pub
lanyun-fs
lanyun-tmp

2.希望彻底清楚内容怎么做

如果您确定不再需要存储的数据，并希望彻底清理所有内容，怎么办呢？可以在实例的"更多"操作菜单中选择"重置系统"功能。执行这个操作将会抹除系统盘上的所有数据。请确保您已备份任何重要数据，因为此操作不可逆转。

3.注意事项

在蓝耘智算平台上使用 DeepSeek 时，以下这些注意事项值得关注：

环境搭建方面

1. 系统与依赖兼容性

操作系统：确保选择与 DeepSeek 及相关依赖库兼容的操作系统版本。比如 DeepSeek 某些版本可能对 Ubuntu 20.04 支持更好，使用其他系统可能会出现未知问题。

CUDA 与驱动：若使用 GPU 加速，要严格匹配 CUDA 版本和 GPU 驱动。不同版本的 PyTorch（若 DeepSeek 基于 PyTorch）对 CUDA 版本有特定要求，不匹配可能导致 GPU 无法正常使用，甚至程序崩溃。

2. 虚拟环境管理

环境隔离：为每个使用 DeepSeek 的项目创建独立的虚拟环境，防止不同项目的依赖冲突。在激活虚拟环境后，再进行 DeepSeek 及相关库的安装。

依赖记录：及时记录虚拟环境中的依赖库及其版本，可使用 pip freeze > requirements.txt 命令，方便后续环境复现和问题排查。

模型加载与推理方面

1. 模型文件完整性

下载校验：从官方或可靠渠道下载 DeepSeek 模型文件，并进行完整性校验，如检查文件大小、哈希值等，避免因文件损坏导致模型加载失败。

存储安全：将模型文件妥善存储在蓝耘智算平台的可靠存储位置，防止文件丢失或损坏。

2. 推理资源分配

内存管理：在进行推理时，注意监控内存使用情况。若输入数据量过大或模型参数较多，可能会导致内存溢出。可适当调整批量大小或采用分批次推理的方式。

GPU 利用率：通过平台提供的监控工具，观察 GPU 的利用率。若利用率过低，可能是代码中存在性能瓶颈，需要进行优化；若过高，可能会影响系统稳定性，可考虑降低推理负载。

数据处理与准备方面

1. 数据质量与清洗

数据标注准确性：如果使用有标注的数据进行训练或微调，要确保标注的准确性。错误的标注会导致模型学习到错误的信息，影响模型性能。

数据去重与归一化：对输入数据进行去重处理，避免重复数据对模型训练产生干扰。同时，进行必要的归一化操作，如文本数据的大小写统一、去除特殊字符等。

2. 数据隐私与合规

数据来源合法性：确保使用的数据来源合法合规，避免使用未经授权的数据。在处理敏感数据时，要遵循相关的法律法规和隐私政策。

数据加密与存储：对于敏感数据，在传输和存储过程中要进行加密处理，保护数据安全。

模型训练方面

1. 超参数调整

谨慎调整：超参数对模型训练效果影响较大，如学习率、批量大小等。在调整超参数时，要进行充分的实验和分析，避免盲目调整导致模型性能下降。

记录实验结果：记录不同超参数组合下的训练结果，包括损失值、准确率等指标，以便后续对比和选择最优参数。

2. 训练中断处理

定期保存模型：在训练过程中，定期保存模型的中间状态，如每训练一定的轮数保存一次。若训练过程中出现中断，可从最近保存的模型继续训练，避免数据丢失和重复训练。

异常处理机制：在训练代码中添加异常处理机制，如捕获硬件故障、网络中断等异常情况，并进行相应的处理，保证训练的稳定性。

成本与资源管理方面

1. 资源使用监控

实时监控：通过蓝耘智算平台提供的监控工具，实时监控计算资源的使用情况，如 CPU、GPU、内存、网络带宽等。根据监控结果合理调整资源配置，避免资源浪费。

成本预估：在进行大规模训练或长时间推理任务前，预估所需的资源成本。可以参考平台的计费标准，选择合适的资源规格和使用时长。

2. 任务调度优化

错峰使用：尽量选择在平台资源空闲时段进行大规模训练任务，以获得更好的性能和更低的成本。

资源共享：如果多个任务可以共享计算资源，可考虑进行合理的任务调度，提高资源利用率。

十、总结

通过本教程，我们详细介绍了如何在蓝耘智算平台上使用 DeepSeek 进行环境搭建、模型加载与推理、数据处理与准备、模型训练与优化、模型部署与应用等操作。希望本教程能够帮助你快速上手，利用蓝耘智算平台和 DeepSeek 开展高效的人工智能开发工作。在实际应用中，你可以根据具体需求对代码进行修改和扩展，不断探索和创新。

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