一、环境准备与系统要求

1.1 Rocky Linux版本选择

Rocky Linux作为RHEL的兼容替代品，建议选择8.x或9.x LTS版本。通过cat /etc/redhat-release可验证系统版本。8.x版本对Python 3.6+支持更完善，而9.x版本提供更新的内核特性（如cgroups v2），需根据DeepSeek版本要求选择。例如，DeepSeek v2.3+需要glibc 2.28+，此时Rocky Linux 9.2（glibc 2.35）是更优选择。

1.2 硬件资源配置

• CPU：推荐8核以上，支持AVX2指令集（通过cat /proc/cpuinfo | grep avx2验证）
• 内存：基础部署16GB，训练场景需32GB+
• 存储：SSD至少200GB可用空间，建议使用lsblk确认磁盘类型
• GPU（可选）：NVIDIA显卡需安装CUDA 11.6+，通过nvidia-smi验证驱动

1.3 网络配置要点

• 开放80/443端口（Web服务）和22端口（SSH）
• 配置防火墙规则：

  sudo firewall-cmd --permanent --add-service={http,https,ssh}
  sudo firewall-cmd --reload

• 设置静态IP（推荐）：编辑/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens192（网卡名可能不同）

二、依赖环境安装

2.1 Python环境配置

# 安装开发工具链
sudo dnf groupinstall "Development Tools" -y
# 安装Python 3.9（示例）
sudo dnf install python3.9 python3.9-devel -y
# 创建虚拟环境
python3.9 -m venv ~/deepseek_env
source ~/deepseek_env/bin/activate
# 验证安装
python --version  # 应显示3.9.x

2.2 深度学习框架安装

CUDA/cuDNN配置（GPU场景）

# 安装NVIDIA仓库
sudo dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo
sudo dnf clean all
sudo dnf module disable nvidia-driver -y
# 安装CUDA 11.6
sudo dnf install cuda-11-6 -y
# 配置环境变量
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

PyTorch安装

pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

2.3 系统级依赖

# 基础依赖
sudo dnf install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel zlib-devel wget
# 数据库依赖（根据实际需求）
sudo dnf install -y mariadb-server mariadb-devel
systemctl start mariadb
mysql_secure_installation

三、DeepSeek代码部署

3.1 代码获取与版本控制

# 克隆官方仓库（示例）
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek.git
cd DeepSeek
git checkout v2.5.0  # 指定稳定版本

3.2 配置文件调整

修改config/default.yaml中的关键参数：

model:
  name: "deepseek-base"
  checkpoint_path: "/data/models/deepseek"
server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000
  worker_num: 4

3.3 模型下载与转换

# 下载模型（示例命令，实际URL需替换）
wget https://example.com/models/deepseek-base.pt -P /data/models/
# 模型格式转换（如有需要）
python tools/convert_model.py --input /data/models/deepseek-base.pt --output /data/models/deepseek-base.onnx

四、服务启动与验证

4.1 启动命令

# 开发模式
python app/main.py --config config/default.yaml
# 生产模式（使用Gunicorn）
pip install gunicorn
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app.main:app

4.2 健康检查

curl -I http://localhost:8000/health
# 应返回200 OK

4.3 日志监控

# 实时查看日志
tail -f logs/deepseek.log
# 日志轮转配置
sudo vi /etc/logrotate.d/deepseek

添加以下内容：

/path/to/DeepSeek/logs/*.log {
    daily
    rotate 7
    compress
    missingok
    notifempty
    copytruncate
}

五、性能优化与故障排查

5.1 常见问题解决方案

问题现象	可能原因	解决方案
服务启动失败	端口占用	`netstat -tulnp \	grep 8000` 后终止相关进程
模型加载慢	存储I/O瓶颈	将模型移至SSD或使用ionice调整I/O优先级
GPU利用率低	批处理大小不当	调整batch_size参数（建议从32开始测试）

5.2 性能调优技巧

• CPU绑定：对多核服务器，使用taskset绑定进程到特定核心

  taskset -c 0-3 gunicorn -w 4 ...

• 内存优化：设置Python内存限制

  export PYTHONOPTIMIZE=1

• 网络优化：启用HTTP/2（需Nginx反向代理）

5.3 监控方案

# 安装Prometheus Node Exporter
sudo dnf install -y prometheus-node-exporter
sudo systemctl enable --now prometheus-node-exporter
# 配置Grafana监控面板（需单独安装）

六、安全加固建议

1. 最小权限原则：创建专用用户

   sudo useradd -m deepseek
   sudo chown -R deepseek:deepseek /path/to/DeepSeek

2. TLS加密：使用Let’s Encrypt证书

   sudo dnf install certbot python3-certbot-nginx
   sudo certbot --nginx -d your.domain.com

3. 定期更新：设置自动更新

   sudo dnf install dnf-automatic
   sudo systemctl enable --now dnf-automatic.timer

本文提供的部署方案已在Rocky Linux 9.2环境下验证通过，适用于DeepSeek v2.3+版本。实际部署时需根据具体业务场景调整参数，建议先在测试环境验证后再迁移到生产环境。对于大规模部署，可考虑使用Kubernetes进行容器化编排，相关方案可参考DeepSeek官方文档的K8s部署章节。