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济南品牌网站建设低价,健网站怎么做,做动画 的 网站有哪些软件,高中教学网站DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B部署教程#xff1a;Kubernetes集群中Ollama StatefulSet编排 1. 模型介绍与部署准备 DeepSeek-R1系列模型代表了当前开源大语言模型的前沿水平。其中DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B是基于Llama架构的蒸馏版本#xff0c;在保持高性能的同时显著…DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B部署教程Kubernetes集群中Ollama StatefulSet编排1. 模型介绍与部署准备DeepSeek-R1系列模型代表了当前开源大语言模型的前沿水平。其中DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B是基于Llama架构的蒸馏版本在保持高性能的同时显著降低了资源需求。让我们先了解这个模型的关键特点推理能力突出在数学推理、代码生成等任务中表现优异资源效率高8B参数规模平衡了性能与计算成本开源可用完全开放给研究社区使用1.1 系统要求在Kubernetes集群中部署前请确保满足以下条件Kubernetes集群版本1.20每个Pod至少分配16GB内存4核CPU50GB持久化存储已配置NVIDIA GPU支持推荐A10G或同等性能显卡2. Ollama StatefulSet部署步骤2.1 创建命名空间和存储首先为部署创建专用命名空间apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: ollama-deepseek然后创建持久卷声明(PVC)apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: deepseek-model-pvc namespace: ollama-deepseek spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 50Gi2.2 部署StatefulSet配置以下是核心的StatefulSet配置注意替换YOUR_IMAGE_REGISTRY为实际镜像地址apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet metadata: name: deepseek-ollama namespace: ollama-deepseek spec: serviceName: deepseek-ollama replicas: 1 selector: matchLabels: app: deepseek-ollama template: metadata: labels: app: deepseek-ollama spec: containers: - name: ollama image: YOUR_IMAGE_REGISTRY/ollama:latest ports: - containerPort: 11434 name: ollama-port volumeMounts: - name: model-storage mountPath: /root/.ollama resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 requests: cpu: 4 memory: 16Gi volumes: - name: model-storage persistentVolumeClaim: claimName: deepseek-model-pvc2.3 创建Service暴露服务部署完成后创建Service以便访问apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: deepseek-ollama-service namespace: ollama-deepseek spec: selector: app: deepseek-ollama ports: - protocol: TCP port: 11434 targetPort: ollama-port type: LoadBalancer3. 模型加载与验证3.1 进入Pod执行命令部署完成后进入Pod执行模型加载kubectl exec -it deepseek-ollama-0 -n ollama-deepseek -- /bin/bash然后在容器内执行ollama pull deepseek-r1:8b3.2 验证部署成功通过API测试服务是否正常运行curl http://SERVICE_IP:11434/api/generate -d { model: deepseek-r1:8b, prompt: 请介绍一下DeepSeek-R1模型的特点 }预期会返回流式的生成结果。4. 生产环境优化建议4.1 资源监控配置建议添加以下监控配置到StatefulSetlivenessProbe: httpGet: path: / port: ollama-port initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 readinessProbe: httpGet: path: / port: ollama-port initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 54.2 自动扩缩容配置对于生产环境可以配置HPAapiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: deepseek-hpa namespace: ollama-deepseek spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet name: deepseek-ollama minReplicas: 1 maxReplicas: 3 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 705. 总结与后续步骤通过本教程您已经成功在Kubernetes集群中部署了DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型服务。以下是后续建议性能调优根据实际负载调整资源配置安全加固配置网络策略和认证机制监控告警设置Prometheus监控和告警规则流量管理考虑使用Ingress进行流量控制获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。