DeepSeek-R1-671B 国产和Nvidia GPU部署方案

1 模型概述🌟​

DeepSeek-R1-671B 是一款基于 Transformer 架构的大型语言模型，具有 6710 亿参数，支持多种自然语言处理任务，如文本生成、问答、摘要等。该模型有两种常见且优秀的版本：满血版（BF16）和量化版（W8A8）。满血版模型精度高，但对硬件资源要求较高；量化版模型通过权重量化技术，在保持一定精度的同时，降低了模型的存储和计算需求，更适合资源受限的场景。

2 部署方案

2.1 方案一：华为昇腾环境部署🐉

2.1.1 硬件要求

组件	满血版（BF16）	量化版（W8A8）
服务器类型	Atlas 800I A2（8×64G）×4	Atlas 800I A2（8×64G）×2
CPU	4路48核	4路48核
内存	1536GB	1536GB
GPU	昇腾 910B（64GB）×32	昇腾 910B（64GB）×16
网络带宽	100Gbps	100Gbps
存储	NVMe SSD，容量≥2TB	NVMe SSD，容量≥2TB

2.1.2 软件要求

组件	版本
MindIE推理框架	2.0.T3.1-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts
CANN工具包	8.0.T63
PTA	6.0.T700
MindStudio量化工具	Msit: br_noncom_MindStudio_8.0.0_POC_20251231分支
HDK	24.1.0
Python	3.11

2.1.3 部署流程

1. 模型权重准备

   • 从 HuggingFace、ModelScope 或魔乐社区下载 DeepSeek-R1-671B 模型权重。
   • 对于满血版，下载 BF16 格式的权重；对于量化版，下载 W8A8 格式的权重。
   • 将权重文件放置在指定路径，并确保权重文件夹权限为 750。

2. 容器化部署

   • 使用昇腾官方提供的 Docker 镜像，如 mindie:2.0.T3.1-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts。
   • 启动容器时，挂载模型权重路径和配置文件路径。
   • 进入容器后，配置基础环境变量和通信环境变量，如 Ascend、ATB_LLM_HCCL_ENABLE、HCCL_CONNECT_TIMEOUT 等。

3. 服务化配置

   • 修改 config.json 文件，配置模型权重路径、端口号、多机推理等参数。
   • 启动服务化接口，使用 mindieservice_daemon 命令拉起服务。

4. 测试与验证

   • 使用 curl 命令发送请求，验证模型服务是否正常运行。
   • 进行性能测试，调整参数以优化模型性能。

2.2 方案二：Nvidia GPU 环境部署💻

2.2.1 硬件要求

组件	满血版（BF16）	量化版（W8A8）
服务器类型	DGX A100（8×80GB）×4	DGX A100（8×80GB）×2
CPU	4路48核	4路48核
内存	1TB	1TB
GPU	Nvidia A100（80GB）×32	Nvidia A100（80GB）×16
网络带宽	100Gbps	100Gbps
存储	NVMe SSD，容量≥2TB	NVMe SSD，容量≥2TB

2.2.2 软件要求

组件	版本
CUDA工具包	12.4
cuDNN	8.9
PyTorch	2.3.0
vLLM推理引擎	0.7.3
Python	3.11

2.2.3 部署流程

1. 环境准备

   • 安装 CUDA 和 cuDNN。
   • 安装 PyTorch 和 Transformers 库。
   • 安装 vLLM 插件，用于加速模型推理。

2. 模型权重准备

   • 从 Hugging Face 、ModelScope或魔乐社区下载 DeepSeek-R1-671B 模型权重。
   • 对于满血版，使用 BF16 格式的权重；对于量化版，使用 W8A8 格式的权重。
   • 将权重文件放置在指定路径，并确保权重文件夹权限为 750。

3. 配置分布式推理

   • 根据vllm的部署文档，配置多机多卡运行参数，通过脚本进行分布式推理。

4. 测试与性能调优

   • 使用chatbox、cherry studio或open-web-ui等进行测试。
   • 监控系统资源使用情况，优化 GPU 和 CPU 的利用率。

3 方案对比📊

对比维度	昇腾方案	Nvidia方案
​硬件成本​	高（专用服务器集群）	极高
​部署复杂度​	复杂（需配置NPU网络与算子适配）	中等（依赖成熟生态工具链）
​国产化支持​	✅ 全链路自主可控	❌ 依赖进口硬件
​量化支持​	不支持FP8，需要转换到BF16	原生支持FP8/W8A8（TensorRT）
​性能（BF16）​​	约1911 tokens/s（4节点）	约3200 tokens/s（8×A100）

4 总结

选择部署方案时，需要综合考虑硬件成本、软件生态、部署复杂度、性能优化和社区支持等因素。华为昇腾环境适合对数据安全和自主可控要求较高的场景，而 Nvidia GPU 环境则适合对性能和成本敏感的场景。无论选择哪种方案，都需要根据实际需求进行性能测试和优化，以确保模型服务的稳定性和高效性。