首页> 资讯> DeepSeek-VL2部署教程

DeepSeek-VL2部署教程

2025-03-22 17:17:00来源:风雷软件园作者:网友

一、介绍

DeepSeek-VL2,这是一系列先进的大型混合专家 (MoE) 视觉语言模型,其显著改进了其前身 DeepSeek-VL。DeepSeek-VL2 在各种任务中都表现出卓越的能力,包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉基础。我们的模型系列由三个变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2,分别具有 1.0B、2.8B 和 4.5B 激活参数。与现有的开源密集和基于 MoE 的模型相比,DeepSeek-VL2 以相似或更少的激活参数实现了具有竞争力或最先进的性能。

二、部署过程

基础环境最低要求说明:


1. 更新基础软件包

查看系统版本信息


配置 apt 国内源

这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息,但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤,因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。

这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。 选项表示自动回答所有的提示为“是”,这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器,广泛用于编程和配置文件的编辑。

为了安全起见,先备份当前的 sources.list 文件之后,再进行修改:

这个命令将当前的 文件复制为一个名为 的备份文件。这是一个好习惯,因为编辑 文件时可能会出错,导致无法安装或更新软件包。有了备份,如果出现问题,您可以轻松地恢复原始的文件。

这个命令使用 Vim 编辑器打开 文件,以便您可以编辑它。这个文件包含了 APT(Advanced Package Tool)用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件,您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。

在 Vim 中,您可以使用方向键来移动光标,i 键进入插入模式(可以开始编辑文本),Esc 键退出插入模式,:wq 命令保存更改并退出 Vim,或 :q! 命令不保存更改并退出 Vim。

编辑 sources.list 文件时,请确保您了解自己在做什么,特别是如果您正在添加新的软件源。错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定,最好先搜索并找到可靠的源信息,或者咨询有经验的 Linux 用户。


使用 Vim 编辑器打开 文件,复制以下代码替换 里面的全部代码,配置 apt 国内阿里源。


安装常用软件和工具

出现以下页面,说明国内apt源已替换成功,且能正常安装apt软件和工具


2. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1

· 下载 CUDA Keyring :

这个命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环,它用于验证 CUDA 软件包的签名。这是确保软件包安全性的一个重要步骤。

· 安装 CUDA Keyring :

使用 安装下载的密钥环。这是必要的,以便 能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包的签名。


· 删除旧的 apt 密钥(如果必要) :

这一步可能不是必需的,除非您知道 是与 CUDA 相关的旧密钥,并且您想从系统中删除它以避免混淆。通常情况下,如果您只是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环,这一步可以跳过。

· 更新 apt 包列表 :

更新 apt 的软件包列表,以便包括刚刚通过 添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。

· 安装 CUDA Toolkit :


出现以下页面,说明 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 安装成功


注意:这里可能有一个问题。NVIDIA 官方 Ubuntu 仓库中可能不包含直接名为 cuda-toolkit-12-1 的包。通常,您会安装一个名为 cuda 或 cuda-12-1 的元包,它会作为依赖项拉入 CUDA Toolkit 的所有组件。请检查 NVIDIA 的官方文档或仓库,以确认正确的包名。

如果您正在寻找安装特定版本的 CUDA Toolkit,您可能需要安装类似 cuda-12-1 的包(如果可用),或者从 NVIDIA 的官方网站下载 CUDA Toolkit 的 .run 安装程序进行手动安装。

请确保您查看 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获取最准确的包名和安装指令。


· 出现以上情况,需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 系统环境变量

编辑 ~/.bashrc 文件

插入以下环境变量


激活 ~/.bashrc 文件

查看cuda系统环境变量


3. 安装 Miniconda

· 下载 Miniconda 安装脚本 :

· 使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版,包含了 Anaconda 的核心组件,用于安装和管理 Python 包。

· 运行 Miniconda 安装脚本 :

· 使用 bash 命令运行下载的 Miniconda 安装脚本。这将启动 Miniconda 的安装过程。

按下回车键(enter)

输入yes


输入yes


安装成功如下图所示


pip配置清华源加速

加入以下代码

注意事项:

· 请确保您的系统是 Linux x86_64 架构,因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。

· 在运行安装脚本之前,您可能需要使用 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令给予脚本执行权限。

· 安装过程中,您将被提示是否同意许可协议,以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 "yes" 以完成安装和初始化。

· 安装完成后,您可以使用 conda 命令来管理 Python 环境和包。

· 如果链接无法访问或解析失败,可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接,并确保链接是最新的和有效的。如果问题依旧,请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。

4. 从 github 仓库 克隆项目

· 克隆存储库:

5. 创建虚拟环境

6. 安装模型依赖库

· 切换到项目目录、激活 trellis 虚拟环境、安装 requirements.txt 依赖

7. 下载预训练模型

· 下载预训练权重

8. 运行 gradio_demo.py 文件

三、网页演示

出现以下 Gradio 页面,即是模型已搭建完成。


展开内容
相关资讯
热门推荐 more+