ubuntu22.04部署deepseek-R1 14b

### DeepSeek-R1 14b在Ubuntu 22.04上的安装与配置 #### 准备工作 为了顺利部署DeepSeek-R1 14b，在开始之前需确认已准备好一台运行着Ubuntu 22.04的操作系统的机器，并拥有NVIDIA GeForce RTX 3060或更高级别的GPU设备。确保具有管理员权限以便执行必要的包管理操作。 #### 安装Docker环境 由于DeepSeek依赖于容器化技术来简化其部署流程，因此首先需要安装Docker作为基础平台： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ ca-certificates \ curl \ gnupg \ lsb-release curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null sudo apt-get update && sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` 完成上述命令后，验证Docker服务是否正常启动并设置开机自启[^1]。 #### NVIDIA驱动程序安装 针对配备NVIDIA GPU的情况，还需额外准备相应的CUDA工具链支持。这里推荐采用官方提供的便捷脚本方式进行安装： ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) cuda_version="12.1" wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/x86_64/cuda-$distribution.pin sudo mv cuda-$distribution.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/x86_64/ /" sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda-drivers ``` 这一步骤完成后重启计算机使新加载的内核模块生效。 #### Ollama组件集成（可选） 对于希望进一步增强功能性的用户来说，可以通过下面的方法快速引入Ollama框架的支持： ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 此过程会自动下载并配置好所需的一切资源文件[^3]。 #### 构建DeepSeek镜像 最后也是最关键的环节就是创建适合当前硬件条件的最佳实践版本——即选用带有预编译PyTorch库以及匹配好的CUDA/CUDNN组合而成的基础映像： ```bash docker pull pytorch/pytorch:2.3.1-cuda12.1-cudnn8-py310-ubuntu22.04 ``` 基于所拉取下来的模板实例化一个新的容器用于承载实际业务逻辑实现[^2]。 ---