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AMD显卡可以本地玩DeepSeek了！附简单部署教程！

发布于：2025-02-09 作者：凹凸曼 阅读：68

DeepSeek火得一塌糊涂，国内外的相关企业都在积极适配支持，而对于AI大模型来说，使用GPU运行无疑是最高效的，比如AMD，无论是Instinct加速卡还是Radeon游戏卡，都已经适配到位。

你只需要任意一块AMD RX 7000系列显卡，就可以在本地体验DeepSeek。

AMD显卡可以本地玩DeepSeek了！附简单部署教程

AMD Radeon游戏卡本地部署DeepSeek非常简单，只需打开AMD官网(中英文均可)，搜索“15.1.1”，进入第一个结果，下载AMD Adrenalin 25.1.1测试版驱动，安装并重启。

直接下载地址：

https://www.amd.com/zh-cn/resources/support-articles/release-notes/RN-RAD-WIN-25-1-1.html

AMD显卡可以本地玩DeepSeek了！附简单部署教程

然后打开LM Studio官网网站的锐龙专栏(https://lmstudio.ai/ryzenai)，并下载LM Studio for Ryzen AI安装包，安装并运行。

AMD显卡可以本地玩DeepSeek了！附简单部署教程

启动之后，点击右下角设置(可选中文语言)，找到并开启“Use LM Studio's Hugging Face”这个选项。

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回到主界面，在左侧菜单栏点击搜索图标，输入“DeepSeek R1”，就可以看到已经训练好的各种DeepSeek模型。

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至于如何选择，可以参考如下的AMD官方推荐列表，比如旗舰级的RX 7900 XTX可以支持到32B参数，主流的RX 7600则仅支持8B模型。

顺带一提，最新的中国特供版显卡RX 7650 GRE也同样支持本地部署DeepSeek，只待正式发布。

AMD显卡可以本地玩DeepSeek了！附简单部署教程

然后下载合适的模型，在主界面上方选择已下载的模型，然后调高“GPU Offload”的数值，不同选项的具体含义可自行搜索或者直接询问DeepSeek。

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模型加载完毕后，就可以尽情地在本地体验DeepSeek了。

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与此同时，AMD Instinct GPU加速卡也已经部署集成DeepSeek V3模型，并优化了SGLang性能，支持完整的671B参数，开发者可以借助AMD ROCm平台快速、高效地开发AI应用。

1、启动Docker容器

docker run -it --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE --network=host \

 --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --security-opt seccomp=unconfined \

 --group-add video --privileged -w /workspace lmsysorg/sglang:v0.4.2.post3-rocm630

2、开始使用

(1)、使用CLI登陆进入Hugging Face。

huggingface-cli login 

(2)、启动SGLang Server，在本地部署DeepSeekV3 FP8模型。

python3 -m sglang.launch_server --model-path deepseek-ai/DeepSeek-V3 --port 30000 --tp 8 --trust-remote-code

(3)、服务器启动后，打开新的终端，发送请求。

curl http://localhost:30000/generate \

 -H "Content-Type: application/json" \

 -d '{

  "text": "Once upon a time,",

  "sampling_params": {

  "max_new_tokens": 16,

  "temperature": 0

 }

}'

3、基准测试

export HSA_NO_SCRATCH_RECLAIM=1

python3 -m sglang.bench_one_batch --batch-size 32 --input 128 --output 32 --model deepseek-ai/DeepSeek-V3 --tp 8 --trust-remote-code

python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-V3 --tp 8 --trust-remote-code

python3 benchmark/gsm8k/bench_sglang.py --num-questions 2000 --parallel 2000 --num-shots 8

Accuracy: 0.952

Invalid: 0.000

另外，如果需要BF16精度，可以自行转换：

cd inference

python fp8_cast_bf16.py --input-fp8-hf-path /path/to/fp8_weights --output-bf16-hf-path /path/to/bf16_weights

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