AMD显卡助力DeepSeek本地体验，企业积极适配支持AI模型

随着人工智能技术的迅速发展，DeepSeek这一专注于AI模型的工具在国内外市场上引起了广泛关注。越来越多的企业与开发者开始积极适配DeepSeek，以优化其AI应用性能。而在AI模型的运行中，显卡，特别是AMD的显卡，成为了一个不可或缺的重要组成部分。

使用AMD显卡尤其是RX 7000系列，用户可以在本地高效体验DeepSeek，只需通过简单的安装步骤即可完成设置。AMD显卡除了Instinct系列加速卡外，其Radeon游戏卡也已全面适配DeepSeek，为企业和个人用户提供了便捷的解决方案，支持高效运行各类AI模型。

轻松上手DeepSeek

用户若希望在本地体验DeepSeek，可以遵循以下步骤：

1. 安装驱动程序：前往AMD官网下载最新的驱动程序。用户可以选择中文或英文版本，下载后进行安装并重启计算机，确保显卡驱动正常工作。

下载地址：[AMD支持页面](https://www.amd/zh-cn/resources/support-articles/release-notes/RN-RAD-WIN-25-1-1.html)

2. 下载LM Studio：访问LM Studio的官网，在锐龙专栏中下载LM Studio for Ryzen AI的安装包，完成安装后即可启动程序。

锐龙专栏链接： [LM Studio锐龙专栏](https://lmstudio.ai/ryzenai)

3. 设置语言和模型选择：在LM Studio中，用户可以选择中文语言，然后在设置中找到相关选项，确保DeepSeek功能开启。在主界面上，点击搜索图标，输入“DeepSeek”以查看已经训练好的各类模型。

4. 选择合适模型：根据AMD官方推荐的列表，选择适合自己需求的模型进行下载。在下载完成后，用户可以通过调整不同设置，提高模型的性能表现。

5. 开始体验：模型加载成功后，用户即可在本地享受到DeepSeek带来的强大AI能力。

企业与开发者积极适配

随着DeepSeek的普及，越来越多的企业开始认知到AMD显卡在AI领域的强大潜力，尤其是在本地模型部署和应用开发上。AMD Instinct系列GPU加速卡现在也已支持DeepSeek V3模型的集成，并且通过优化SGLang的性能，支持完整的671B参数，使得开发者能够借助AMD ROCm（Radeon Open Compute）快速开发高效的AI应用。

下面是一些使开发者能够顺利在本地环境中运行DeepSeek V3模型的命令步骤：

```bash

docker run -it --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE --network=host \

--device=/dev/kfd --device=/dev/dri --security-opt seccomp=unconfined \

--group-add video --privileged -w /workspace lmsysorg/sglang:v0.4.2.post3-rocm

```

在设置完成后，开发者可通过CLI登录Hugging Face，启动SGLang服务器以及进行模型的部署，确保性能优化和功能实现。

自主开发与深度学习

除了AMD在前期设置与适配方面的努力，DeepSeek还有其独特的优势在于便于开发者进行深度学习的自主开发。通过对模型的训练与调试，开发者能够根据自己的需求和目标进行调整，例如模型的精度、处理速度等。

例如，若需要高精度的计算，用户可以考虑将FP8精度模型转换为BF16精度，从而获得更好的性能表现。这一过程也相对简单，用户只需运行相关的转换命令即可完成。

```bash

cd inference

python fp8_cast_bf16.py --input-fp8-hf-path /path/to/fp8_weights --output-bf16-hf-path /path/to/bf16_weights

```

在航空航天、医疗影像处理、金融分析等诸多行业，AI技术的迅速发展与应用已经成为趋势。而AMD显卡以高效、易用等优点，迎合了深度学习与AI模型发展的需求。DeepSeek的本地体验，只需简单的几步操作，便可为企业与开发者提供前所未有的便利与支持。

随着未来科技的持续进步，期待更多的企业将其应用于更广泛的领域，推动AI技术的创新与发展。在这样的背景下，AMD显卡助力DeepSeek的合作与适配是迈向智能未来的重要一步。