DeepSeek系列模型正式上线昇腾社区：为自研MoE模型，671B 参数，激活37B

　　据了解，DeepSeek-V3首个版本于2024年上线并同步开源，为自研MoE模型，671B 参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。

　　据DeepSeek介绍，DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

　　以下以Deepseek-V3为例，演示在昇腾社区如何高效获取模型及使用

　　一、硬件要求

　　部署DeepSeek-V3模型需配置4台Atlas 800I A2（8*64G）服务器资源

　　二、模型调用实践

　　1、权重转换

　　GPU：

NPU：

2、加载镜像

　　在昇腾社区/开发资源下载适配DeepSeek-V3的镜像包：

　　mindie:1.0.T71-800I-A2-py311-ubuntu22.04-arm64

　　完成之后，请使用docker images命令确认查找具体镜像名称与标签。

3、容器启动

　　提供的MindIE镜像预置了DeepSeek-V3模型推理脚本，从您信任的来源自行获取权重后，放置在从上述下载的模型代码的主目录下，修改模型文件夹属组为1001，执行权限为750，启动容器。

4、服务化测试

　　配置服务化环境变量，expandable_segments-使能内存池扩展段功能，即虚拟内存特性。

修改服务化参数

拉起服务化

　　出现“Daemon start success!”，则认为服务成功启动。