DeepSeek 作为一款强大的 AI 模型，其本地部署能显著提升运行效率与数据安全性。而调用显卡进行计算加速，是充分发挥其性能的关键一环。本文将详细且全面地介绍在 DeepSeek 本地部署中调用显卡的方法，无论你使用的是 NVIDIA 还是 AMD 显卡，都能从中找到实用指引。

一、环境准备

1.在本地部署 DeepSeek 前，需确保系统满足以下要求：

操作系统：Linux 或 Windows 均可。Linux 系统通常在性能与兼容性上表现更优，在多线程处理和资源调度方面，Linux 能更高效地配合 DeepSeek 运行，减少潜在的系统瓶颈。

Python 版本：需 Python 版本在 3.7 及以上，以支持 DeepSeek 所需的依赖库。较新的 Python 版本在语法特性、库的兼容性及性能优化上更契合 DeepSeek 的复杂运算需求。

2.显卡支持：

NVIDIA 显卡：需安装 CUDA 和 cuDNN，这是实现 GPU 加速的核心组件。CUDA 提供了硬件加速的基础架构，cuDNN 则针对深度学习算法进行了深度优化，二者协同能极大提升计算速度。

AMD 显卡：需安装 ROCm 软件栈。ROCm 是 AMD 专为其 GPU 推出的计算平台，包含了编译器、库和运行时环境等，可充分发挥 AMD 显卡在深度学习任务中的并行计算能力。

二、安装显卡驱动和相关加速软件

1.NVIDIA 显卡

检查显卡型号：确认计算机装有 NVIDIA 显卡并查看型号，可通过设备管理器或 NVIDIA 官方的 GPU-Z 工具准确获取信息。

安装显卡驱动：前往 NVIDIA 官网，依据显卡型号下载并安装匹配的驱动程序。安装过程中遵循官方指引，确保安装无误。

安装 CUDA：依据显卡支持的 CUDA 版本，从 NVIDIA 官网下载并安装。安装完成后，使用nvcc --version命令验证，若能正确显示版本号，说明安装成功。

安装 cuDNN：从 NVIDIA 官网下载与 CUDA 版本对应的 cuDNN 库，解压后将相关文件复制到 CUDA 安装目录对应的位置，完成 cuDNN 的配置。

2.AMD 显卡

检查显卡型号：通过设备管理器或 AMD 官方的 Radeon Software 确认显卡型号。

安装显卡驱动：前往 AMD 官网，下载并安装与显卡型号适配的驱动程序。安装时按照提示操作，保证驱动正确安装。

安装 ROCm：从 AMD ROCm 官网下载对应版本的 ROCm 安装包，根据官方安装指南进行安装。安装完成后，可通过rocm-smi命令查看 ROCm 是否正常工作。

三、配置 DeepSeek 环境

创建虚拟环境：为避免依赖冲突，建议使用 Python 虚拟环境。可使用 conda 或 venv 创建新的虚拟环境。例如，使用conda create -n deepseek_env python=3.8命令创建名为deepseek_env、Python 版本为 3.8 的虚拟环境。

安装依赖库：激活虚拟环境后，使用 pip 安装 DeepSeek 所需的依赖库，如 PyTorch、Transformers 等。以安装 PyTorch 为例，若使用 CUDA 加速，可根据 PyTorch 官网指引，选择合适的 CUDA 版本对应的安装命令，如pip install torch torchvision torchaudio --index-url //download.pytorch.org/whl/cu117。

下载 DeepSeek 源码：从 DeepSeek 的 GitHub 仓库中克隆代码，遵循仓库内的文档指引完成必要的编译和设置操作。编译过程中，注意根据系统配置和显卡类型调整编译参数，确保编译顺利进行。

四、调用显卡进行计算

配置 PyTorch：确保 PyTorch 已正确配置为使用 CUDA(NVIDIA)或 ROCm(AMD)。安装 PyTorch 时指定相应的加速平台，如上述安装命令中已体现。安装完成后，可通过简单代码测试，如import torch; print(torch.cuda.is_available())，若返回True，说明 PyTorch 已能识别并可使用 GPU。

运行 DeepSeek：启动 DeepSeek 时，确保其能识别并使用 GPU。对于 NVIDIA 显卡，通常需设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量指定使用的 GPU 设备;对于 AMD 显卡，在启动脚本中确保已正确配置 ROCm 相关环境变量。同时，检查 DeepSeek 的配置文件，确认 GPU 相关参数设置正确。

监控性能：使用工具监控 GPU 的使用情况和性能。对于 NVIDIA 显卡，可使用nvidia-smi命令实时查看 GPU 利用率、显存使用等信息;对于 AMD 显卡，rocm-smi可提供类似功能。通过监控，可判断 DeepSeek 是否有效利用显卡资源，若发现 GPU 利用率低等问题，可进一步排查配置是否正确或调整任务参数以优化性能。

通过以上步骤，无论使用 NVIDIA 还是 AMD 显卡，都能在 DeepSeek 本地部署中成功调用显卡，大幅提升计算效率，充分释放 DeepSeek 的强大性能。