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《DeepSeek部署中的常见问题及解决方案》
本文深入探讨了DeepSeek在深度学习模型生产部署过程中遇到的常见问题及其解决方案。文章首先介绍了环境配置与依赖管理中的CUDA与框架版本冲突问题，并提供了具体的解决步骤。接着，分析了分布式训练中的通信瓶颈，包括NCCL异步错误和通信策略的对比，并给出了优化方案。在模型推理性能优化部分，文章讨论了计算图优化和后端引擎的选择，以提高推理效率。此外，还探讨了容器化部署中的Docker GPU支持异常和镜像构建的最佳实践。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/148168170
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会当凌绝顶，一览众山小
