在centos系統(tǒng)上部署pytorch可以有多種方法，具體選擇取決于你的需求和系統(tǒng)環(huán)境。以下是一個基本的部署指南，適用于大多數(shù)情況。

系統(tǒng)環(huán)境準(zhǔn)備

首先，確保你的centos系統(tǒng)已更新至最新版本，并安裝了必要的依賴包。你可以通過以下命令來更新系統(tǒng)：

sudo yum update -y

安裝pytorch

在CentOS上安裝PyTorch有多種方式。以下是使用conda進(jìn)行安裝的示例：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

如果你需要GPU支持，請確保你的系統(tǒng)配備了可用的NVIDIA GPU，并安裝CUDA和cuDNN。然后，你可以使用以下命令安裝支持CUDA的PyTorch版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=X.X -c pytorch

將X.X替換為你的CUDA版本號。

驗證PyTorch安裝

安裝完成后，可以通過以下代碼驗證PyTorch是否成功安裝：

import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())

如果torch.cuda.is_available()返回True，則表示CUDA已正確安裝且PyTorch可以訪問GPU。

使用docker部署PyTorch

Docker是一個便捷的工具，可以幫助你快速部署和運行PyTorch應(yīng)用。你可以使用deepseek提供的Docker鏡像來部署PyTorch應(yīng)用。以下是一個示例命令：

docker pull deepseek/deepseek:latest docker run -p 8000:8000 deepseek/deepseek

參考資料

• 大模型本地部署專題—僅基于非國產(chǎn)CPU的部署方案
• Docker和CentOS 7系統(tǒng)上部署DeepSeek AI大模型
• royvelich/pytorch_geometric
• gitHub – tinosai/botorch_discrete: Bayesian optimization in PyTorch