摘要：本文探讨了大模型部署的资源优化方案，针对deepseek-R1 1.58Bit模型当前124G内存和11G显存（共48G）的利用不足问题，提出两个优化目标：实现显存极致占用的最佳部署方案，并测试不同参数量模型在该方案下的推理速度。当前测试显示模型推理速度约6汉字/秒，但资源利用率未达最优，后续将重点研究显存占满状态下的性能提升方案。

摘要：本文探讨了大模型部署的资源优化方案，针对deepseek-R1 1.58Bit模型当前124G内存和11G显存（共48G）的利用不足问题，提出两个优化目标：实现显存极致占用的最佳部署方案，并测试不同参数量模型在该方案下的推理速度。当前测试显示模型推理速度约6汉字/秒，但资源利用率未达最优，后续将重点研究显存占满状态下的性能提升方案。

本文记录了在Docker容器中部署deepseek-R1 1.58Bit大模型的过程。作者首先清理了无关Docker容器，新建容器并挂载必要路径，但在安装Anaconda和构建虚拟环境时遇到代理配置错误。通过排查发现环境变量中的无效代理设置，清除后解决了apt更新问题。随后尝试安装NVIDIA驱动535版本以支持CUDA 12.1，但出现"Failed to initialize NVM

本文记录了在Docker容器中部署deepseek-R1 1.58Bit大模型的过程。作者首先清理了无关Docker容器，新建容器并挂载必要路径，但在安装Anaconda和构建虚拟环境时遇到代理配置错误。通过排查发现环境变量中的无效代理设置，清除后解决了apt更新问题。随后尝试安装NVIDIA驱动535版本以支持CUDA 12.1，但出现"Failed to initialize NVM

【摘要】本文详细记录了KTransformers高性能AI推理框架在Ubuntu服务器上的部署过程。面对CUDA路径识别异常、Python头文件缺失、C++扩展编译失败等多项技术挑战，通过系统性环境修复（安装Python开发包、显式设置CUDA路径）、手动编译策略（进入源码目录构建CMake）、智能安装优化（禁用依赖检查）等创新解决方案，成功构建了支持RTX 4090 GPU加速的推理环境。最终实

【摘要】本文详细记录了KTransformers高性能AI推理框架在Ubuntu服务器上的部署过程。面对CUDA路径识别异常、Python头文件缺失、C++扩展编译失败等多项技术挑战，通过系统性环境修复（安装Python开发包、显式设置CUDA路径）、手动编译策略（进入源码目录构建CMake）、智能安装优化（禁用依赖检查）等创新解决方案，成功构建了支持RTX 4090 GPU加速的推理环境。最终实

本文介绍了基于Docker部署DeepSeek-R1大模型的具体过程。首先阐述了显卡驱动、CUDA Toolkit等基础概念及其在宿主机和容器中的层级关系。然后详细记录了部署步骤：包括创建新Docker容器、处理flash_attn安装包、解决Torch版本冲突等问题。文中特别指出AutoDL环境下持久化存储的特殊性，并提供了虚拟环境迁移和假nvcc脚本的解决方案。最后描述了ktransforme

本文介绍了基于Docker部署DeepSeek-R1大模型的具体过程。首先阐述了显卡驱动、CUDA Toolkit等基础概念及其在宿主机和容器中的层级关系。然后详细记录了部署步骤：包括创建新Docker容器、处理flash_attn安装包、解决Torch版本冲突等问题。文中特别指出AutoDL环境下持久化存储的特殊性，并提供了虚拟环境迁移和假nvcc脚本的解决方案。最后描述了ktransforme

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