生产环境H200部署DeepSeek 671B 满血版全流程实战（一）：系统初始化
NVIDIA H200凭借其141GB超大显存和高速NVLink技术，成为部署DeepSeek 671B 满血版的理想选择。然而，“工欲善其事，必先利其器”——在正式运行模型前，一套稳定、高效的服务器环境是成功的关键。许多开发者在部署大模型时，常因忽略系统配置细节（如驱动冲突、环境变量错误、多GPU通信异常）而踩坑。为此，本系列教程将从最基础的系统初始化开始，逐步拆解单机H200服务器部署Deep
引言
NVIDIA H200凭借其141GB超大显存和高速NVLink技术，成为部署DeepSeek 671B 满血版的理想选择。然而，“工欲善其事，必先利其器”——在正式运行模型前，一套稳定、高效的服务器环境是成功的关键。
许多开发者在部署大模型时，常因忽略系统配置细节（如驱动冲突、环境变量错误、多GPU通信异常）而踩坑。为此，本系列教程将从最基础的系统初始化开始，逐步拆解单机H200服务器部署DeepSeek 671B 满血版的完整链路，从零搭建高性能推理服务。
一、环境准备
1.1 硬件配置
| 服务器 | 数量 | CPU | 内存（TB） | 系统版本 |
| NVIDIA H200 141GB * 8 | 1 | INTEL 8568Y+ *2 | 3 | Ubuntu 22.04.5 LTS |
1.2. 系统环境
| 软件名称 | 版本 | 备注 |
| NVIDIA Driver | 550.54.15 | GPU驱动 |
| NVIDIA-Fabric Manager | 550.54.15 | NVSwitch互联 |
| CUDA | 12.4 | Cuda |
| NCCL | 2.21.5 | GPU多卡通信 |
| vLLM | 0.7.3 | LLM推理引擎 |
| SGLang | v0.4.3.post2 | LLM推理引擎 |
1.3. DeepSeek 671B模型下载
- 方式一：通过HuggingFace 下载
仓库地址：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
- 方式二：通过HuggingFace镜像站-AI快站下载
仓库地址：https://aifasthub.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
#下载AI快站下载器
wget https://fast360.xyz/images/hf-fast.sh
chmod a+x hf-fast.sh
#下载模型文件
./hf-fast.sh deepseek-ai/DeepSeek-R1请准备充足硬盘空间，模型文件大小为642G。
二、初始化系统配置
在开始部署之前，我们需要对系统进行一些基本的初始化操作，以确保后续步骤的顺利进行。
2.1 安装基础包
运行以下命令，安装系统所需的基础软件包：
sudo apt install -y gcc g++ make net-tools dnsutils iputils-ping screen nload build-essential nvtop2.2. 设置时区
为了确保系统时间的准确性，我们将时区设置为上海时区：
timedatectl list-timezones | grep Shanghai
sudo timedatectl set-timezone Asia/Shanghai2.3. 禁用 Nouveau 驱动
Ubuntu系统默认使用 Nouveau 驱动，但为了充分发挥NVIDIA GPU的性能，需要禁用它，并安装NVIDIA官方驱动。
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf在文件末尾添加以下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0保存后更新 initramfs 并重启：
sudo update-initramfs -u
sudo reboot重启后检查是否禁用成功，若无输出，则禁用成功：
lsmod | grep nouveau三、安装 CUDA Toolkit
CUDA Toolkit 是 NVIDIA 提供的用于 GPU 开发的工具包，Deepseek 671B 满血版需要依赖 CUDA 来实现 GPU 加速。
3.1 安装基础包
访问 NVIDIA 官方 CUDA Toolkit 归档页面：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ，找到 CUDA Toolkit 12.4.1 版本，选择 Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 22.04 -> runfile (local)。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run3.2 安装 CUDA Toolkit 和 GPU 驱动
运行安装包，按照提示进行安装：
sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run在安装过程中，输入 accept 同意协议，选择 CUDA 安装包里的驱动程序和 CUDA Toolkit，然后选择 Install 开始安装。
安装过程需要一段时间，请耐心等待。安装完成后，如果看到类似如下的 Summary 信息，就表示CUDA Toolkit 和 GPU 驱动安装成功。
3.3 配置 CUDA 环境变量
为了让系统能够找到 CUDA 的相关程序，需要配置环境变量，编辑 ~/.bashrc 文件，添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH运行以下命令使配置生效：
source ~/.bashrc3.4 验证 CUDA 安装成功
运行以下命令查看 nvcc 版本，若显示 CUDA 编译工具的版本信息，则说明 CUDA 安装成功：
nvcc --version
3.5 验证 GPU 驱动是否安装成功
执行 nvidia-smi 命令，如果看到类似下图 GPU 信息表格，说明 GPU 驱动也安装成功了。
四、安装 NVIDIA-Fabric-Manager
NVIDIA-Fabric-Manager 是用于管理 NVIDIA NVSwitch 的软件包，对于充分利用 多GPU 之间的 NVLink 高速互联至关重要。
4.1 确认 NVIDIA-Fabric-Manager 软件包版本
nvidia-fabricmanager软件包的版本与GPU 驱动版本必须完全一致（包括小版本号），否则可能导致 NVLink 通信异常。例如，驱动版本为550.54.15时，Fabric Manager需选择相同版本。可通过nvidia-smi 命令查看当前驱动版本。
4.2 下载安装 NVIDIA-Fabric-Manager
根据驱动版本，下载对应版本的 NVIDIA-Fabric Manager 软件包。以下命令会自动提取驱动版本号并下载对应软件包：
driver_version=550.54.15
main_version=$(echo $driver_version | awk -F '.' '{print $1}')
wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/nvidia-fabricmanager-${main_version}_${driver_version}-1_amd64.deb下载完成后，执行以下命令安装：
sudo dpkg -i nvidia-fabricmanager-${main_version}_${driver_version}-1_amd64.deb安装完成后，启动 NVIDIA-Fabric Manager 服务并设置为开机自启：
systemctl start nvidia-fabricmanager
systemctl enable nvidia-fabricmanager4.3 验证是否安装成功
- 检查服务运行状态，如果看到类似 Active: active (running) 的输出，就表示服务正在运行。
systemctl status nvidia-fabricmanager
#日志有如下输出代码正常
● nvidia-fabricmanager.service - NVIDIA fabric manager service
Loaded: loaded (/lib/systemd/system/nvidia-fabricmanager.service; enabled; vendor preset: enabled)
Active: active (running) since Sat 2025-03-01 03:10:27 UTC; 29s ago
Main PID: 33347 (nv-fabricmanage)
Tasks: 18 (limit: 629145)
Memory: 5.5M
CPU: 902ms
CGroup: /system.slice/nvidia-fabricmanager.service
└─33347 /usr/bin/nv-fabricmanager -c /usr/share/nvidia/nvswitch/fabricmanager.cfg
Mar 01 03:10:25 sc-gpu09 systemd[1]: Starting NVIDIA fabric manager service...
Mar 01 03:10:26 sc-gpu09 nv-fabricmanager[33347]: Connected to 1 node.
Mar 01 03:10:27 sc-gpu09 nv-fabricmanager[33347]: Successfully configured all the available NVSwitches to route GPU NVLink traffic. NVLink Peer-to-Peer support will be enabled once the GPUs are successfully registered wit>
Mar 01 03:10:27 sc-gpu09 systemd[1]: Started NVIDIA fabric manager service.- 通过 nvidia-smi 检查，若返回 State: Completed 和 Status: Success，则 GPU 已成功注册到 Fabric Manager。
nvidia-smi -q -i 0 | grep -i -A 2 Fabric
- 运行 nvidia-smi nvlink --status ，验证NVLink连接状态
五、安装 Conda
Conda 是一个强大的环境和包管理器，可以帮助我们轻松管理 Python 环境和各种依赖包。
5.1 下载安装脚本
下载 Miniconda 安装脚本：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh5.2 安装 Conda
运行安装脚本，按照提示，阅读许可协议，输入 yes 接受协议。然后，选择安装路径（默认路径为 ~/miniconda3），直接回车确认即可。安装过程中会询问是否初始化 conda，建议选择 yes。
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
5.3 初始化环境
安装完成后，执行以下命令初始化 conda 环境：
~/miniconda3/bin/conda init bash然后，关闭当前终端窗口，重新打开一个新的终端窗口，使 conda 初始化生效。
验证 Conda 是否可用：执行以下命令，查看 conda 版本信息：
conda --version
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