deepseek r1可在nas上通过cpu量化部署、truenas gpu直通、反向代理桥接、docker compose编排四条路径实现。需优先验证avx2支持与python/torch环境，推荐q4_k_m量化模型配合ssd缓存以保障推理性能。
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如果您希望将DeepSeek R1大语言模型部署在私有NAS服务器上，但受限于NAS平台的硬件抽象层与容器运行环境，可能面临GPU驱动缺失、CUDA不可用、内存映射受限等关键障碍。以下是针对NAS场景的可行部署路径与适配方案：
一、确认NAS硬件与系统兼容性
私有NAS通常基于ARM或x86低功耗SoC（如Intel Celeron J4125、AMD Ryzen Embedded V1500B），且预装封闭式操作系统（如Synology DSM、QNAP QTS、TrueNAS SCALE）。部署前必须验证其是否满足最低推理门槛：仅支持CPU推理的轻量级路径才具备现实可行性。
1、登录NAS管理后台，进入“控制面板 > 信息中心”，记录处理器型号、内存总量及可用存储空间；
2、SSH登录NAS终端（需提前在控制面板启用SSH服务），执行uname -m确认架构（x86_64或aarch64）；
3、运行cat /proc/cpuinfo | grep -i avx2，确认CPU是否支持AVX2指令集——缺少AVX2将导致transformers库无法加载模型权重；
4、检查Python环境：python3 --version与python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"，若报错或版本低于2.0，则需手动部署兼容Python 3.10+的PyTorch CPU版。
二、采用量化后CPU-only模型镜像部署
官方未提供NAS专用镜像，但可通过离线构建轻量级Docker镜像实现部署。该方案绕过GPU依赖，使用INT4量化模型降低内存占用至约12GB，适配主流NAS的DDR4内存配置。
1、在x86-64开发机上拉取基础镜像：docker pull continuumio/anaconda3:2023.07；
2、创建Dockerfile，集成llama.cpp生态工具链与DeepSeek-R1 GGUF格式权重（需提前通过官方渠道获取授权并转换为Q4_K_M格式）；
3、构建镜像并导出为tar包：docker build -t ds-r1-nas-cpu . && docker save ds-r1-nas-cpu > ds-r1-nas-cpu.tar；
4、将tar包上传至NAS的Docker注册目录（如Synology的/docker目录），通过DSM Docker套件导入并启动；
5、挂载配置卷：必须将模型文件置于NAS的SSD缓存池路径下，避免从HDD直读导致token生成延迟超8s。
三、利用TrueNAS SCALE的Kubernetes子系统部署
TrueNAS SCALE内建K3s集群，可调度轻量级GPU虚拟化（VFIO-passthrough需主板支持VT-d/IOMMU），是目前唯一支持在NAS平台启用NVIDIA T4/Tesla P4等低功耗计算卡的方案。
1、在TrueNAS Web界面启用“Kubernetes”服务，并完成初始节点初始化；
2、物理安装PCIe x16插槽的NVIDIA T4显卡，BIOS中开启Above 4G Decoding与SR-IOV；
3、通过SSH执行kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.14.5/nvidia-device-plugin.yml部署GPU插件；
4、准备Helm Chart，覆盖values.yaml中的resources.limits.nvidia.com/gpu: 1与model.path: "/mnt/tank/models/deepseek-r1-fp16.bin"；
5、部署后验证GPU可见性：kubectl exec -it <pod-name> -- nvidia-smi</pod-name>，若输出显示T4设备则表示GPU直通成功，可启用FP16推理，吞吐达3.2 token/s。
四、通过反向代理桥接NAS与外部GPU服务器
当NAS自身无GPU扩展能力时，可将NAS作为统一API网关，将推理请求转发至局域网内专用GPU服务器，实现“存储在NAS、计算在GPU”的混合架构。
1、在GPU服务器（Ubuntu 22.04 + A100）部署DeepSeek-R1 FastAPI服务，监听内网地址192.168.1.100:8000；
2、在NAS上启用Web Station，安装Nginx，编辑站点配置文件，在location /v1/chat/completions块中添加proxy_pass http://192.168.1.100:8000/v1/chat/completions;；
3、配置JWT令牌透传：proxy_set_header Authorization $http_authorization;确保认证链完整；
4、启用NAS内置SSL证书，使外部调用走https://ai.your-nas.local/v1/chat/completions；
5、设置防火墙规则：仅允许NAS IP段（192.168.1.0/24）访问GPU服务器8000端口，阻断所有外网直连。
五、使用Docker Compose在群晖NAS上启动精简服务
群晖DSM 7.2+支持Docker Compose v2，可编排无GUI的纯后端服务。此方案适用于已刷入Debian Chroot或启用Container Manager高级模式的用户。
1、创建/volume1/docker/deepseek-r1/docker-compose.yml，内容包含image: ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:2.0.4；
2、挂载预下载的GGUF模型路径：volumes: - /volume1/models/deepseek-r1-q4:/data；
3、设置资源限制防止OOM：deploy: resources: limits: memory: 16G；
4、暴露端口映射：ports: - "8080:8080"，并在DSM防火墙中放行该端口；
5、执行sudo docker-compose up -d启动，查看日志：sudo docker-compose logs -f，确认输出Listening on http://0.0.0.0:8080即表示服务已就绪，可对接Ollama或Open WebUI。
