1. 环境准备
- 操作系统：确保使用支持CUDA的操作系统（如Ubuntu、CentOS等）。
- CUDA Toolkit：安装与显卡驱动兼容的CUDA版本。
- cuDNN：安装与CUDA版本匹配的cuDNN库。
- Python环境：建议使用Anaconda或Miniconda管理Python环境。
2. 安装依赖
- PyTorch：安装支持CUDA的PyTorch版本。
- bash
- 复制
- conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
- 其他依赖：根据DeepSeek需求安装其他库（如NumPy、Pandas等）。
3. 下载DeepSeek代码
- 从GitHub克隆DeepSeek仓库：
- bash
- 复制
- git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git cd deepseek
4. 配置DeepSeek
- 修改配置文件（如config.yaml），设置CUDA设备为摩尔线程S4000显卡：
- yaml
- 复制
- device: cuda:0
5. 运行DeepSeek
- 启动训练或推理脚本：
- bash
- 复制
- python train.py --config config.yaml
6. 监控与优化
- 使用nvidia-smi监控显卡使用情况。
- 根据性能调整批量大小或学习率。
7. 测试与验证
- 运行测试脚本验证模型性能：
- bash
- 复制
- python test.py --config config.yaml
注意事项
- 驱动兼容性：确保显卡驱动与CUDA版本兼容。
- 内存管理：摩尔线程S4000显存有限，注意内存使用。
通过这些步骤，你可以在摩尔线程S4000显卡上成功部署DeepSeek。