news 2026/2/15 2:23:30

DeepSeek-OCR本地部署(上):CUDA 升级12.9,vLLM升级至最新稳定版

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
DeepSeek-OCR本地部署(上):CUDA 升级12.9,vLLM升级至最新稳定版

DeepSeek-OCR 官方项目 README:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR中有关于 vllm 0.8.5+cu118+transformers>=4.51.1 下进行离线推理的详细步骤,但是教程中在线推理部分 vLLM 还是 nightly 版本。我看网上大家根据官方文档进行部署,问题多多。正好,[vLLM 最新版来了,V0.11.2 稳定版原生支持 DeepSeek-OCR,使用 OpenAI API 兼容格式的在线推理,方便多了]。

但是,vLLM 自 0.11.1 之后默认 CUDA 更新到了 12.9,我的 Linux 算力测试机还是 12.4,本文就介绍一下不重启情况下,如何升级 CUDA 和 vLLM@0.11.2,后面一篇文章再详细介绍 DeepSeek-OCR 的部署和 API 使用。

CUDA 升级

第一步:下载 CUDA Toolkit runfile

目前 CUDA Toolkit 的最新版是 13.0,作为等等派,我还是先装 12.9.1 吧

下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-12-9-1-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=RHEL&target_version=8&target_type=runfile_local

注意选择符合自己操作系统、架构、版本的安装包,最后一项建议选 runfile(local)

CUDA Toolkit 的历史版本,可以在这里找到:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

如果你的服务器是离线的,把下载好的 runfile 传进去即可

第二步:卸载旧版 CUDA

可以通过whereis nvcc查看自己 CUDA 的安装位置,一般都是在/usr/local/目录下

然后进入到/usr/local/cuda-12.4/bin下,找到 cuda-uninstaller

直接运行cuda-uninstaller,把下面三项选中后,光标移至 Done 后按 Enter 进行卸载

一般很快就 OK 了

第三步:安装 CUDA Toolkit 12.9

进入到第一步下载好的 runfile 目录下

运行sudo sh cuda_12.9.1_575.57.08_linux.run

然后选中以下几项,选中 Install 后 Enter

然后输入 accept 后 Enter

无比顺利情况下你会看到这个界面,这就约等于大功告成了

但是!不出意外的话,肯定会出意外了

问题 1:nvidia-uvm

你的服务器如果还有大模型在跑或别的任何服务在使用算力,极有可能会收到安装失败的 erro

查看日志发现有一个叫 nvidia-uvm 的内核正在使用

运行fuser -v /dev/nvidia-uvm确实是我之前 Docker 启动的 xinfer、vllm 等在运行模型

这里情况也能不一样,就我这个,测试发现要完全停掉 docker 仅此命令还不够sudo systemctl stop docker

要彻底停止 Docker,需要同时停止服务和套接字

sudo systemctl stop docker.service docker.socket

然后停掉自启

sudo systemctl disable docker.service docker.socket

完成升级后记得要 enable 一下

sudo systemctl enable docker.service docker.socket

问题 2:nvidia-drm

再次升级 CUDA,又失败了,日志提示nvidia-drm already loaded

这里需要切换到纯文本模式(关闭图形界面)

执行:sudo systemctl isolate multi-user.target

执行后,等待几秒钟,让图形服务完全关闭。

然后再再次升级 CUDA,就 OK 了

执行nvidia-smi发现 Driver 和 CUDA Version 都是新的了

执行 nvcc -V 发现报错,这是因为环境变量还没修改

执行vi ~/.bashrc把之前的 12.4 全部修改为 12.9

然后source ~/.bashrc使其生效

再次执行nvcc -V发现已经 OK

vLLM 升级

有网环境可以 pip upgrade,不过我这是内网服务器

所以用了 vLLM 的官方 Docker 镜像

https://hub.docker.com/r/vllm/vllm-openai/tags

很简单,直接docker pull vllm/vllm-openai:v0.11.2拉取镜像

然后docker save -o vllm012.tar vllm/vllm-openai:v0.11.2

把镜像保存到本地后传入内网服务器即可

至此 vLLM 升级完成

部署 DeepSeek-OCR

后面就是用 VLLM 的 Docker 拉起 DeepSeek-OCR 了

测试很 OK,单卡 4090 很顺畅,具体步骤就要下文了

如何学习AI大模型?

如果你对AI大模型入门感兴趣,那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利:入门进阶全套104G学习资源包免费分享!

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览,小伙伴们记得点个收藏!


第一阶段:从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段:在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段:大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段:大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段:大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段:以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段:以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

大模型全套视频教程

200本大模型PDF书籍

👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

大模型产品经理资源合集

大模型项目实战合集

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/5 16:37:57

【从江瑶浴】品牌代表深度测评:谁才是真正的行业第一?

【从江瑶浴】品牌代表深度测评:谁才是真正的行业第一?在追求健康养生的今天,瑶浴以其独特的“以药入浴”方式,成为备受青睐的自然疗法。然而,面对市场上琳琅满目的瑶浴品牌,消费者往往难以抉择:…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/11 20:28:08

基于微信小程序的智能雨伞借取系统(源代码+文档+PPT+调试+讲解)

课题摘要基于微信小程序的智能雨伞借取系统,聚焦公共出行 “雨伞借还便捷化、管理数字化、损耗可追溯” 的核心需求,针对传统共享雨伞 “借还登记繁琐、库存不清、归还率低” 的痛点,构建覆盖借伞用户、管理员的全流程借还管理生态。系统采用…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/6 12:06:09

基于微信小程序的中小学生个性化阅读平台的设计与实现(源代码+文档+PPT+调试+讲解)

课题摘要基于微信小程序的中小学生个性化阅读平台,聚焦中小学阅读 “内容分级化、阅读个性化、效果可视化” 的核心需求,针对传统阅读 “资源适配性差、打卡形式化、家长监督缺失” 的痛点,构建覆盖学生、家长、教师、平台管理员的全流程阅读…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/9 3:33:17

论文AI率太高怎么办?我的降AI实测经验分享

在写论文的过程中,越来越多同学发现一个令人头疼的问题——论文AI率太高,尤其是提交知网AIGC检测时,系统提示的AI重复率超标。这会严重影响论文的查重结果,甚至有可能被判定为不合格。作为一名研究生,我自己也经历过这…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/11 2:17:26

降低论文重复率方法分享:切实有效的降AI率经验

"## 在写作论文尤其是毕业论文时,重复率是每个学生和研究者都非常关注的指标。随着AIGC技术的广泛应用,论文中的AI率检测也变得越来越重要。让我结合自己的使用体验,分享一些降低论文重复率(论文降重)的方法&…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/7 3:07:22

AI论文修改润色:如何有效降低论文AI率?

"## 在当前学术写作环境中,AI生成内容(AIGC)广泛应用,但高校知网等权威检测系统对论文的AI率要求越来越严格。作为一名在校研究生,我深刻体会到论文AI率过高带来的风险。因此,我尝试了多款论文降重和降…

作者头像 李华