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使用 MLC 在 reComputer Jetson 上部署 DeepSeek

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本文档由 AI 翻译。如您发现内容有误或有改进建议，欢迎通过页面下方的评论区，或在以下 Issue 页面中告诉我们：https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

简介​

DeepSeek 是一套先进的 AI 模型，专注于效率、准确性和实时处理。通过针对边缘计算的高级优化，DeepSeek 能够在 Jetson 设备上实现快速、低延迟的 AI 推理，减少对云计算的依赖，同时最大化性能。

在之前的文档中，我们提供了在 Jetson 上快速部署 DeepSeek 的指南。然而，成功部署的模型并未达到最佳推理速度。

本文档将提供使用 MLC 在 reComputer Jetson 设备上部署 DeepSeek 的分步指南，以实现高效的边缘 AI 推理。

前提条件​

  • 具有超过 8GB 内存的 Jetson 设备。
  • 设备需预先刷入 JetPack 5.1.1 或更高版本的操作系统。
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在本文档中，我们将使用 reComputer J4012 - Edge AI Computer with NVIDIA® Jetson™ Orin™ NX 16GB 完成相关任务，但您也可以尝试使用其他 Jetson 设备。

立即获取 🖱️

开始使用​

硬件连接​

  • 将 Jetson 设备连接到网络、鼠标、键盘和显示器。
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当然，您也可以通过本地网络使用 SSH 远程访问 Jetson 设备。

安装和配置 Jetson 的 Docker​

首先，我们需要按照 Jetson AI Lab 提供的教程安装 Docker。

步骤1. 安装 nvidia-container 包。

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container
info

如果您使用 SDK Manager 在 Jetson 上刷入 Jetson Linux (L4T) R36.x (JetPack 6.x) 并通过 apt 安装 nvidia-container，在 JetPack 6.x 上不会自动安装 Docker。

因此，您需要运行以下命令手动安装 Docker 并进行设置。

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container curl
curl https://get.docker.com | sh && sudo systemctl --now enable docker
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

步骤2. 重启 Docker 服务并将您的用户添加到 docker 组。

sudo systemctl restart docker
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

步骤3. 在 /etc/docker/daemon.json 中添加默认运行时。

sudo apt install -y jq
sudo jq '. + {"default-runtime": "nvidia"}' /etc/docker/daemon.json | \
  sudo tee /etc/docker/daemon.json.tmp && \
  sudo mv /etc/docker/daemon.json.tmp /etc/docker/daemon.json

步骤4. 重启 Docker。

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker

加载并运行 DeepSeek​

我们可以参考 Jetson AI Lab 提供的 Docker 容器，在 Jetson 上快速部署经过 MLC 量化的 DeepSeek 模型。 打开 Jetson AI Lab 网站并找到部署命令。

Models --> Orin NX --> docker run --> copy

info

在复制安装命令之前，我们可以在左侧修改相关参数。

在 Jetson 设备上打开终端窗口，将刚刚复制的安装命令粘贴到终端中，并按键盘上的 Enter 键运行命令。 当我们在终端窗口中看到以下内容时，表示 DeepSeek 模型已成功加载到 Jetson 设备上。

此时，我们可以打开一个新的终端窗口并输入以下命令，测试模型是否能够正确执行推理。

danger

请注意，不要关闭运行 DeepSeek 模型的终端窗口。

curl http://0.0.0.0:9000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer none" \
  -d '{
    "model": "*",
    "messages": [{"role":"user","content":"为什么 LLM 要过马路？"}],
    "temperature": 0.6,
    "top_p": 0.95,
    "stream": false,
    "max_tokens": 100
  }'

安装 Open WebUI​

sudo docker run -d --network=host \
    -v ${HOME}/open-webui:/app/backend/data \
    -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 \
    --name open-webui \
    --restart always \
    ghcr.io/open-webui/open-webui:main

安装程序运行完成后，您可以在浏览器中输入 http://<jetson_ip>:8080 来启动 UI 界面。

然后，我们需要为 OpenWebUI 配置大型模型推理引擎。

用户（右上角） --> 设置 --> 管理员设置 --> 连接

将 OpenAI URL 更改为已加载 DeepSeek 的本地 MLC 推理服务器。

例如，如果我的 Jetson 设备的 IP 地址是 192.168.49.241，那么我的 URL 应该是 http://192.168.49.241:9000/v1

保存配置后，我们可以创建一个新的聊天窗口，体验本地 DeepSeek 模型的极快推理速度！

测试推理速度​

在这里，我们可以使用以下 Python 脚本来粗略测试模型的推理速度。

在 Jetson 设备上，创建一个名为 test_inference_speed.py 的新 Python 文件，并填入以下代码。

然后，在终端中运行命令 python test_inference_speed.py 来执行脚本。

test_inference_speed.py 
import time
import requests


url = "http://0.0.0.0:9000/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer none"
}

data = {
    "model": "*",
    "messages": [{"role": "user", "content": "为什么 LLM 要过马路？"}],  # 翻译注释：用户输入的内容
    "temperature": 0.6,
    "top_p": 0.95,
    "stream": True,
    "max_tokens": 1000
}

start_time = time.time()
response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)

token_count = 0
for chunk in response.iter_lines():
    if chunk:
        token_count += 1
        print(chunk)

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time
tokens_per_second = token_count / elapsed_time

print(f"总 Token 数: {token_count}")  # 翻译注释：打印总 Token 数
print(f"耗时: {elapsed_time:.3f} 秒")  # 翻译注释：打印耗时
print(f"每秒 Token 数: {tokens_per_second:.2f} tokens/second")  # 翻译注释：打印每秒 Token 数

计算结果显示，部署在 Jetson Orin NX 设备上的 MLC 编译的 deepseek1.5B 模型推理速度约为 60 tokens/s。

效果演示​

在演示视频中，Jetson 设备功耗不到 20W，却实现了令人印象深刻的推理速度。

参考资料​

技术支持与产品讨论​

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