Ubuntu18.04下deepseek-r1模型安装、服务器部署与内网访问全指南

一、前言

随着人工智能技术的快速发展，各类预训练模型在企业应用中的需求日益增长。deepseek-r1作为一款性能优异的开源模型，在文本理解、信息检索等领域展现出强大能力。本文将系统性地介绍在Ubuntu18.04操作系统环境下，从零开始安装deepseek-r1模型、配置服务器环境，最终实现内网安全访问的全过程。

二、系统环境准备

2.1 Ubuntu18.04基础配置

建议使用Ubuntu Server 18.04 LTS版本，确保系统稳定性。首先执行系统更新：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

安装必要的开发工具：

sudo apt install -y build-essential git curl wget vim

2.2 Python环境配置

推荐使用Python 3.8+版本，建议通过miniconda管理环境：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

创建专用环境：

conda create -n deepseek python=3.8
conda activate deepseek

2.3 GPU驱动与CUDA安装（可选）

如需GPU加速，需安装NVIDIA驱动和CUDA 11.3：

sudo apt install -y nvidia-driver-470
sudo apt install -y cuda-11-3

验证安装：

nvidia-smi
nvcc --version

三、deepseek-r1模型安装

3.1 依赖库安装

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers==4.25.1 sentencepiece protobuf

3.2 模型下载与加载

推荐使用Hugging Face提供的模型：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-ai/deepseek-r1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

3.3 模型验证

创建简单的测试脚本验证模型加载是否成功：

text = "测试deepseek-r1模型是否正常运行"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs)

四、服务器部署方案

4.1 FastAPI服务封装

安装FastAPI相关依赖：

pip install fastapi uvicorn[standard]

创建API服务文件app.py：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class RequestData(BaseModel):
    text: str
@app.post("/predict")
async def predict(data: RequestData):
    inputs = tokenizer(data.text, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    return {"result": outputs.logits.tolist()}

4.2 服务启动与测试

启动服务：

uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

测试API：

curl -X POST "http://localhost:8000/predict" -H "Content-Type: application/json" -d '{"text":"测试API接口"}'

五、内网访问配置

5.1 Nginx反向代理

安装Nginx：

sudo apt install -y nginx

配置反向代理（/etc/nginx/sites-available/deepseek）：

server {
    listen 80;
    server_name your-internal-domain.local;
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

启用配置：

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/deepseek /etc/nginx/sites-enabled/
sudo systemctl restart nginx

5.2 内网DNS解析

在内网DNS服务器添加A记录，将your-internal-domain.local解析到服务器IP。

5.3 防火墙配置

仅允许内网IP访问：

sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 80

六、安全加固建议

1. 启用HTTPS：使用Let’s Encrypt申请证书
2. 添加API鉴权：在FastAPI中实现JWT认证
3. 限制请求频率：使用slowapi等中间件
4. 日志监控：配置ELK栈收集服务日志

七、常见问题排查

1. CUDA out of memory：减小batch size或升级GPU
2. 依赖冲突：使用pipdeptree检查依赖关系
3. API响应慢：启用模型缓存或使用ONNX Runtime加速
4. 内网无法访问：检查防火墙和SELinux设置

八、性能优化建议

1. 使用Triton Inference Server部署模型
2. 实施模型量化（FP16/INT8）
3. 启用HTTP/2协议
4. 使用Redis缓存频繁请求

九、结语

本文系统地介绍了在Ubuntu18.04环境下部署deepseek-r1模型的全流程，从基础环境搭建到内网服务发布。开发者可根据实际需求调整配置参数，结合业务场景进行二次开发。建议定期关注模型更新，及时获取性能改进和安全补丁。