这篇文章详细介绍了在息壤科研助手平台上创建和配置开发机的步骤，包括选择合适的CUDA框架、安装CUDA及配置环境变量、安装Conda并创建Python环境。接着，文章指导读者如何安装必要的Python包，如torch、numpy和flash-attn，并更新gcc库以确保兼容性。最后，文章提供了克隆ktransformer仓库、初始化子模块、安装ktransformer以及运行模型的具体命令，确保用户能够顺利搭建和运行ktransformer模型。整体流程涵盖了从环境搭建到模型运行的全过程，适合需要在开发机上进行深度学习项目开发的用户参考。

核心内容： 本教程详细演示如何在天翼云GPU主机上，通过Docker容器技术部署KTransformer框架与DeepSeek-R1模型，涵盖从环境配置到模型推理的全流程。 亮点功能： 完整保留所有代码块（含参数、路径、注释） 实测避坑指南：GPU权限、环境变量持久化、镜像加速配置 附高频问题解答（NVML错误/OOM/GPU识别失败等） 适用场景： 需在云主机环境快速部署大模型推理服务的技术人员，尤其适合天翼云GPU实例用户参考。