以下是将 DeepSeek 模型移植到 NVIDIA Jetson Orin Nano 的详细步骤指南，分为环境准备、模型转换、部署优化和测试验证四个阶段：
一、环境准备
1. 系统更新与基础依赖
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y python3-pip python3-dev build-essential cmake libopenblas-dev
```
2. 安装 JetPack SDK
- 确保已安装 **JetPack 5.1.2+**（包含 CUDA 11.4, TensorRT 8.5, cuDNN 8.9）
- 检查组件版本：
```bash
nvcc --version # CUDA
dpkg -l | grep TensorRT # TensorRT
```
3. Python 虚拟环境
```bash
pip3 install virtualenv
virtualenv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate
```
4. 安装 PyTorch for Jetson
- 从 NVIDIA 官方源安装 ARM 兼容版本：
```bash
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121
```
二、模型转换与优化
1. **获取 DeepSeek 模型**
- 从官方渠道下载模型权重（如 `deepseek-7b-fp16.bin`）和配置文件（`config.json`）
2. 格式转换 (ONNX)
- 使用 PyTorch 导出为 ONNX 格式：
```python
import torch
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("deepseek_model_path", torch_dtype=torch.float16)
dummy_input = torch.randn(1, 256, dtype=torch.int64) # 根据输入调整维度
torch.onnx.export(model, dummy_input, "deepseek.onnx", opset_version=13)
```
3. TensorRT 优化
- 使用 `trtexec` 转换 ONNX 到 TensorRT 引擎：
```bash
/usr/src/tensorrt/bin/trtexec \
--onnx=deepseek.onnx \
--saveEngine=deepseek.trt \
--fp16 \
--workspace=4096 \
--verbose
```
三、部署推理
1. 依赖库安装
```bash
pip3 install transformers numpy onnx onnxruntime-gpu tensorrt
```
2. 编写推理脚本
```python
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
# 加载 TensorRT 引擎
with open("deepseek.trt", "rb") as f:
runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
# 创建上下文并分配内存
context = engine.create_execution_context()
inputs, outputs, bindings, stream = [], [], [], cuda.Stream()
# 绑定输入/输出（根据模型结构调整）
for binding in engine:
size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
# 分配设备内存
device_mem = cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize)
bindings.append(int(device_mem))
if engine.binding_is_input(binding):
inputs.append({'device': device_mem, 'dtype': dtype, 'shape': engine.get_binding_shape(binding)})
else:
outputs.append({'device': device_mem, 'dtype': dtype, 'shape': engine.get_binding_shape(binding)})
# 执行推理
def infer(input_data):
# 拷贝输入数据到设备
cuda.memcpy_htod_async(inputs[0]['device'],input_data,stream)
# 执行推理
context.execute_async_v2(bindings=bindings,stream_handle=stream.handle)
# 回传结果
output_data = np.empty(outputs[0]['shape'], dtype=outputs[0]['dtype'])
cuda.memcpy_dtoh_async(output_data, outputs[0]['device'], stream)
stream.synchronize()
return output_data
```
---
四、性能优化技巧
1. 量化加速
- 使用 INT8 量化（需校准数据集）：
```bash
trtexec --onnx=model.onnx --int8 --calib=calibration_data.npy
```
2.多流并行
```python
# 创建多个上下文实现流水线
contexts = [engine.create_execution_context() for _ in range(4)]
```
3. 功耗管理
```bash
sudo nvpmodel -m 0 # 最大性能模式 (15W)
sudo jetson_clocks # 锁定最高频率
```
---
五、验证与调试
1. 基准测试
```bash
/usr/src/tensorrt/bin/trtexec --loadEngine=deepseek.trt --shapes=input:1x256
```
2. 监控资源
```bash
tegrastats # 查看 GPU/CPU 使用率
jtop # 安装后使用硬件监控
```
3. 常见问题解决
- 内存不足：尝试减小 batch size 或使用 `--workspace` 限制显存
- 精度偏差：检查 FP16/INT8 转换时的校准数据
- 性能低下：确保 Jetson 处于最大功率模式，检查散热
