华为近日正式宣布，其DeepSeek系列中的DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-V2以及Janus-Pro模型已在昇腾社区上线。这一系列举措意味着用户现在可以一键获取DeepSeek系列模型，并且在昇腾硬件平台上实现开箱即用的便捷体验。
据悉，DeepSeek-V3模型早在2024年便推出了首个版本，并同步进行了开源。作为一款自研的MoE模型，DeepSeek-V3拥有671B的参数，其中37B被激活，并在14.8T的token数据上进行了预训练。这样的配置使其在多个评测中展现出了卓越的性能。
DeepSeek方面透露，DeepSeek-V3在多项评测中的表现已经超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他知名的开源模型。更令人瞩目的是，在性能上，DeepSeek-V3与世界顶尖的闭源模型，如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet，也达到了相当的水平。这一成就无疑进一步提升了DeepSeek系列模型在行业内的地位和影响力。
为了帮助用户更好地在昇腾社区获取和使用DeepSeek-V3模型，以下将详细介绍具体的操作步骤。以DeepSeek-V3为例，用户首先需要确保满足硬件要求，即部署该模型需要配置4台Atlas 800I A2（8*64G）服务器资源。
接下来是模型调用的实践环节。用户需要完成权重转换，尽管原文中GPU和NPU的具体转换步骤未详细列出，但用户可以在昇腾社区找到相关的指导文档。完成权重转换后，用户需要从昇腾社区的开发资源中下载适配DeepSeek-V3的镜像包，具体为mindie:1.0.T71-800I-A2-py311-ubuntu22.04-arm64。下载完成后，使用docker images命令来查找并确认具体的镜像名称与标签。
服务化测试是最后一步。用户需要配置服务化环境变量，并启用内存池扩展段功能，即虚拟内存特性。完成服务化参数的修改后，用户可以拉起服务化。当屏幕上出现“Daemon start success!”的提示时，即表示服务已经成功启动。
通过以上步骤，用户就可以在昇腾社区高效地获取并使用DeepSeek-V3模型了。这一流程的简化和优化，无疑将进一步提升DeepSeek系列模型在行业内的普及度和应用率。
