mac电脑快速搭建DeepSeek集群方法

近期Deepseek广受海内外的关注。但是单台硬件搭建deepseek的模型大小以及精度有限，通过多台硬件搭建集群，这种分布式计算方式尤其适合DeepSeek在处理大规模数据集和复杂深度学习模型时的需求。

1. 环境准备

1.1 确保你的macOS系统高于13.5

要运行EXO并顺利完成环境配置，macOS系统版本需要高于13.5。这是因为EXO的核心功能和部分依赖项需要依托于最新的macOS架构和库，而这些库的完整支持从13.5版本开始才完全具备。如果使用较低版本的macOS，可能会遇到兼容性问题、性能瓶颈，甚至功能无法正常运行。因此，确保您的Mac运行在macOS 13.5或更高版本上，是使用EXO进行高效部署和运算的基本前提。

1.2确保你的Python版本高于3.12

在搭建DeepSeek集群的过程中，首先需要确认所使用的Python版本。exolabs对Python版本有较高要求，必须是3.12及以上。你可以通过以下命令检查当前的Python版本：

python3 --version

同时为了避免兼容性问题，建议设备使用相同版本的python。我这里使用python3.13.2。

1.3 安装Python证书

部分Mac用户可能会遇到证书验证失败的问题，尤其是在首次安装第三方库时。若遇到类似报错，可以运行以下命令以安装或更新Python证书：

/Applications/Python 3.13/Install Certificates.command

2. HuggingFace终端登录与访问配置

2.1 生成访问令牌

确保你的网络能访问HuggingFace,登录HuggingFace官网，进入Settings → Access Tokens，创建具有read权限的Token。

2.2 终端登录验证

使用 huggingface-cli工具完成认证：

# 安装huggingface_hub库
pip install huggingface_hub
# 登录并输入Token
huggingface-cli login

3. 安装exo

使用以下命令安装exo：

git clone https://github.com/exo-explore/exo.git
cd exo
# 境内用户建议使用专线网络，确保终端能够访问huggingface，同时避免使用国内源，建议使用官方源
sudo pip install -e . -i https://pypi.org/simple

启动：

cd exo/exo
python main.py

此时完成所有安装。

浏览器访问：

http://127.0.0.1:52415

此时可以看到exo支持的模型，选择你需要的模型点击下载，下载完之后即可使用。

集群当中每台机器均需要按照上述流程安装，同时使用雷雳桥接各个设备并高速的传输线进行连接。

至此，一个Deepseek AI集群就搭建好。

使用集群搭建DeepSeek具有多方面的显著优势：

1. 高性能计算能力：通过集群，将计算任务分布在多个节点上，能显著提升模型训练和推理的速度。

2. 扩展性强：集群可以根据实际需求灵活扩展。无论是增加更多计算节点，还是扩展存储容量，集群架构都能轻松应对。这样，DeepSeek的用户可以根据实际项目规模逐步扩大计算能力，而不需要一次性投入大量资源。

3. 资源利用率提升：在集群环境中，不同的节点可以同时处理不同的任务，从而提高硬件资源的利用率。此外，集群通常提供负载均衡和资源调度功能，避免单一节点超载，确保DeepSeek运行更高效、更稳定。

4. 可靠性和容错能力：集群系统通常具备一定的容错机制，单个节点的故障不会导致整体系统崩溃。即便某些节点出现问题，其他节点仍能继续运行，保证DeepSeek任务的连续性。这种高可靠性特性使得DeepSeek特别适合关键任务和长时间运行的深度学习模型训练。

5. 更高的成本效益：相比于使用单一高性能服务器，集群可以通过连接多台普通机器来达到相同甚至更高的计算能力。这种方式能够降低硬件成本，并为预算有限的团队提供更具性价比的解决方案。