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GPU云服务器

DeepSeek系列模型

GPU-部署DeepSeek-V4-Flash-0731模型

本文以1台ecs.hpcpni3ln.45xlarge实例为例，介绍如何在GPU云服务器上部署DeepSeek-V4-Flash-0731模型。

背景信息

DeepSeek-V4-Flash-0731是DeepSeek-V4-Flash的正式发布版本，用于替代此前的预览版本，面向高并发、低延迟、长上下文理解和Agent工作流等场景。该模型延续DeepSeek-V4-Flash-Preview的模型架构与规模，并通过再后训练提升智能体能力；官方模型页显示其模型规模为304 B参数，并内置DSpark推测解码能力，可在保证响应效率的同时提升复杂任务处理表现。该模型支持1 M上下文长度、最高384 K输出，并兼容JSON Output、Tool Calls、Responses API、Anthropic API等能力，适用于高吞吐对话服务、代码与工具调用类Agent、长上下文批处理和成本敏感型智能应用部署等场景。

软件要求

NVIDIA驱动：

GPU驱动：用来驱动NVIDIA GPU的程序，本文以535.161.08为例。

运行环境：

SGLang框架：SGLang框架是一款专为大语言模型（Large Language Models，LLMs）及视觉语言模型打造的高性能服务框架，通过协同设计前端结构化生成语言与后端运行时系统，实现与模型的高效交互，并保障了生成过程的可控性。本文以v0.5.17版本为例。

操作步骤

步骤一：准备环境

创建GPU计算型实例。

请根据通过向导购买实例指引，创建一台符合如下条件的实例：

配置项	推荐配置
基础配置
计算规格	ecs.hpcpni3ln.45xlarge 说明 ecs.hpcpni3ln.45xlarge规格实例正在邀测中，如需试用，请提交工单或联系客户经理申请。
镜像	Ubuntu 22.04 with GPU Driver 535.161.08 and doca 说明若您选用其他发行版本的镜像，需在创建实例后自行安装GPU驱动。
存储	规格：吞吐型SSD TL0云盘容量：不低于1024 GiB 说明本文使用的DeepSeek-V4-Flash模型参数量为304 B，建议您配置云盘容量不低于1024 GiB。
网络配置
公网IP	勾选“分配弹性公网IP”。

安装依赖的软件、工具。

登录目标实例。

执行如下命令，安装、配置Docker。

sudo apt update
sudo apt install ca-certificates curl gnupg lsb-release
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://mirrors.ivolces.com/docker/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://mirrors.ivolces.com/docker/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt update
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin -y

执行如下命令，安装NVIDIA Container Toolkit。

curl -s https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub | sudo apt-key add -
cat <<EOF >/etc/apt/sources.list.d/nvidia.list
deb http://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/ubuntu2204/x86_64/ /
EOF
apt update
apt install nvidia-container-toolkit -y

执行如下命令配置Docker，使容器可以使用实例的GPU资源。

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

（可选）初始化本地盘。

若您选用的实例规格搭配有本地盘，建议您执行如下命令将本地盘挂载到存储模型的目录“/data00”，提升模型加载速度。

mkfs -t ext4 /dev/nvme0n1
mount -t ext4 /dev/nvme0n1 /data00

说明

请将/dev/nvme0n1替换为实际本地盘名称。

请将ext4替换为您期望使用的文件系统。

步骤二：部署、运行模型

登录目标GPU实例。

下载模型文件。

执行如下命令，安装配置onion。

curl -fsSL https://mirrors.ivolces.com/extra-tools/ubuntu/GPG-KEY-system | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/trusted.gpg.d/volc-extra-tools.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/volc-extra-tools.gpg] http://mirrors.ivolces.com/extra-tools/ubuntu jammy main" > /etc/apt/sources.list.d/volctools.list && apt update && apt install -y onion-ai-data

执行如下命令，下载DeepSeek-V4-Flash-0731-FP8模型。

oniond download model DeepSeek-V4-Flash-0731-FP8 --dir /data00

说明

您也可以执行oniond list model命令，查看支持模型列表。

请根据实例所在地域执行如下命令，下载Docker镜像。

华北2（北京）
华东2（上海）

docker pull ai-containers-cn-beijing.cr.volces.com/deeplearning/sglang:day0_deepseek_v4_official

请根据实例所在地域执行如下命令，启动Docker容器。

华北2（北京）
华东2（上海）

docker run --gpus all -itd --net=host --shm-size=100g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --privileged --ipc=host --security-opt seccomp=unconfined --cap-add=ALL -v /data00/:/data00/ -v /var/run/nvidia-topologyd/:/var/run/nvidia-topologyd/ --entrypoint /bin/bash ai-containers-cn-beijing.cr.volces.com/deeplearning/sglang:day0_deepseek_v4_official

说明

请将/data00替换为模型实际存放目录路径。

执行如下命令，通过Docker日志确认容器及模型是否成功启动。

查看容器ID。

docker ps

查看对应容器的运行日志。

docker logs -f <CONTAINER_ID>

说明

请将<CONTAINER_ID>替换为实际容器ID。

启动模型服务。

执行如下命令，进入Docker容器。

docker exec -it <CONTAINER_ID> bash

说明

请将<CONTAINER_ID>替换为实际容器ID。

执行如下命令，启动DeepSeek-V4-Flash-0731-FP8模型服务。

SGLANG_DSV4_FP4_EXPERTS=0 SGLANG_JIT_DEEPGEMM_PRECOMPILE=0 GLOO_SOCKET_IFNAME=eth0 NCCL_MIN_NCHANNELS=24 NCCL_IB_QPS_PER_CONNECTION=8 sglang serve --trust-remote-code --model-path /data00/DeepSeek-V4-Flash-0731-FP8 --tp 8 --attn-cp-size 8 --nsa-prefill-cp-mode round-robin-split --cuda-graph-max-bs 128 --max-running-requests 128 --speculative-algo DSPARK --enable-metrics --host 0.0.0.0 --port 30300 --mem-fraction-static 0.83 --tool-call-parser deepseekv4 --reasoning-parser deepseek-v4 --watchdog-timeout 3000

参数说明：

如上命令以部署、启动DeepSeek-V4-Flash-0731-FP8模型为例，如需部署、启动其他模型，可根据如下说明替换对应环境变量和参数值。

参数名称	参数类型	说明	取值示例
python -m sglang.launch_server	启动指令	通过Python模块方式，启动SGLang的模型服务端。说明该内容是命令入口，而非参数。	-
--model	路径/模型ID	指定加载的LLM模型，取值： Hugging Face模型ID。本地模型路径。	/data00/DeepSeek-V4-Flash-0731-FP8
--tp	整数	配置张量并行度（Tensor Parallelism）。	8
--attn-cp-size	整数	配置注意力上下文并行度（Attention Context Parallelism）。	8
--host	IP地址	指定服务绑定的主机地址。	0.0.0.0
--port	整数	指定服务监听的端口号，用于客户端连接。	30300

步骤三：调用模型

登录实例，进入Docker容器。

执行如下命令调用模型，确保部署的模型可以正常进行推理。

curl -X POST http://localhost:30300/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
"model": "deepseek-v4-0731-fp8",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "做一份北京出行攻略"
}
],
"max_tokens": 500,
"temperature": 0.6
}'

若展示如下信息，则服务正常运行。

参数说明：

本文仅说明验证使用到的参数信息。

参数名	说明	取值样例
model	使用的实际模型。	deepseek-v4-0731-fp8
messages	对话的消息列表。 role：该消息的发起角色。 content：消息的内容。	-
max_tokens	指定一次请求中模型生成Completion的最大Token数。取值：介于1 到 8192 间的整数。默认值为 4096。	500
temperature	采样温度，值越高（例如1）会使输出更随机，而值越低（例如0.2）会使其更加集中和确定。取值：介于 0 和 2 之间。	0.6

最近更新时间：2026.08.26 21:05:53

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