5、 使用代码调用 vLLM 推理服务 服务启动后,我们可以使用代码调用 vLLM 提供的 API 进行推理。 代码示例 (Python):以下代码示例展示了如何使用 Python 的openai库调用 vLLM 服务。 from openai import OpenAI # 配置 OpenAI API 密钥和 Base URL 以连接 vLLM 服务 openai_api_key = "EMPTY"# vLLM 服务不...
一、vLLM 的实现 二、计算量分析 1. CacheDecompressed: 2. Absorbed_CacheCompressed_MoveElision: 三、总结 上篇文章介绍了 Deepseek 系列模型结构和 Decode 阶段 MLA 优化分析 灰灰在上海:Deepseek系列-V1/V2/V3模型解析。本文介绍 vLLM Deepseek 的相关实现和Prefill阶段的优化分析。 一、vLLM 的实现 vLLM...
深度求索(DeepSeek),成立于2023年,专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术,挑战人工智能前沿性难题。基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源,深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型,如DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek
vLLM 函数配置完成后，可以直接对外暴露自定义域名提供服务。这种方式使得 vLLM 应用能够立即上线，并为用户提供便捷的访问入口。进一步包装与集成 如果您希望进一步包装 vLLM，可以将自定义域名轻松嵌入到上层服务中并封装调用。企业无需关心底层 vLLM 实例的启动、调度、负载均衡以及亲和性等细节，FC 能够确保服务的高...
面对这些挑战,企业不仅需要强大的技术支持以实现 vLLM 的高效运作,还需制定合理的策略来平衡“不可能三角”之间的关系,确保规模化 vLLM 部署下的应用对外服务能力。 FC GPU 预留实例闲置计费 正所谓“打蛇打七寸”,针对 DeepSeek 以及众多 LLM 的特性,函数计算 (FC) 提供了通用性的解决方案——GPU 预留实例闲置...
DeepSeek不同参数版本在vLLM部署过程中的常见问题及解决方案 1. 前言 1.1 DeepSeek模型简介 DeepSeek系列模型是基于Transformer架构的大语言模型,提供从1.5B到671B不同参数规模的版本。其特点包括: 改进的注意力机制 动态稀疏激活策略 多阶段预训练优化 正文 ...
2.2 vLLM定制化编译 针对鲲鹏平台需特别处理: 使用GCC 10.3编译PyTorch时启用ARMv8.2指令集 修改vLLM的block_manager.cpp实现ARM页表预取优化 启用TensorRT-LLM插件处理FP8量化 三、深度性能调优 3.1 批处理策略对比 策略类型QPS(鲲鹏)延迟(ms)GPU利用率 静态批处理 120 350 65% 动态批处理 210 180 83% 连续批处...
第三步:启动vLLM api 服务,镜像已配置好所需依赖环境,无需额外安装,即可通过以下命令启动vLLM服务: 打开Jupyterlab 进入Terminal并执行服务启动命令 单卡4090 # DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B vllm serve /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --port 8000 ...
vLLM 部署DeepSeek-R1 一、硬件与系统环境要求 1.1 硬件配置 GPU: 8× NVIDIA A100 80GB (PCIe) 显存要求: 每卡80GB,8卡总显存640GB 系统内存: ≥32GB (用于交换空间) 1.2 软件环境 操作系统: Linux(验证环境发行版 Ubuntu 22.04 LTS) 驱动版本: NVIDIA Driver 535.171.04...
面对这些挑战,企业不仅需要强大的技术支持以实现 vLLM 的高效运作,还需制定合理的策略来平衡“不可能三角”之间的关系,确保规模化 vLLM 部署下的应用对外服务能力。 FC GPU 预留实例闲置计费 正所谓“打蛇打七寸”,针对 DeepSeek 以及众多 LLM 的特性,函数计算 (FC) 提供了通用性的解决方案——GPU 预留实例闲置...