基于RTX3090/RTX4090 GPU本地部署Deepseek-R1模型（含qwen-7B与llama-8B蒸馏）

内容概要：本文详细介绍了如何使用配备了RTX3090或RTX4090 GPU的本地环境搭建和部署名为Deepseek-R1的模型，特别是两个不同类型的蒸馏版本——来自阿里巴巴云的qwen-7B与Meta的llama-8B。文中包含了完整的准备工作指引，如模型下载步骤，Docker容器编排的具体设置，并记录了从加载到启动完成的日志片段。此外还涉及到了在Windows下启用WSL2及NVIDIA Container Toolkit相关操作的方法。 适合人群：希望在高端GPU环境下探索大规模语言模型的实际部署的研究者、工程师和技术爱好者；对Linux和容器化技术有一定了解的人士。 使用场景及目标：旨在让使用者可以成功地将这两个大容量的语言模型安装到个人硬件上进行测试，从而深入了解它们的工作机制及其潜在应用场景，特别是在资源密集型计算任务中的表现。与此同时，也为未来的模型训练优化提供了实验性的基础设施。 其他说明：部署过程中遇到了很多具体的技术细节问题解决办法，这包括但不限于内存分配效率问题、性能调优方法等等。所有这些都对后续类似工作中遇到的问题有很大的指导意义。同时，本文也强调了良好的网络连接和稳定环境对于顺利完成部署的重要性。