vllm serve /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --port 8000 # DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B vllm serve /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --port8000 --max-model-len 65536 # DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B vllm serve /model/HuggingFace/deepse...
5. 调用 vLLM 推理服务 服务启动后,可以通过代码调用 vLLM 提供的 API 进行推理。 Python 示例代码: from openai import OpenAI # 配置 OpenAI API 密钥和 Base URL 以连接 vLLM 服务 openai_api_key ="EMPTY"# vLLM 服务不需要 API 密钥,可以使用任意字符串 openai_api_base ="http://localhost:8102/v...
【企业级部署】基于VLLM的DeepSeek本地部署教程!带你实现企业级的DeepSeek本地部署! 大模型咕泡 1812 31 DeepSeek v3本地部署与调用实战|vLLM、SGLang、LMDeploy+DeepSeek v3部署调用实战 九天Hector 3.4万 9 基于RAGFlow+DeepSeek构建企业级知识库(准确率高) 西瓜讲大模型 2.6万 8 ...
vLLM在 DeepSeek-R1 模型上显存利用率可达 90% 以上,支持更高并发。 关键参数: # 初始化配置示例fromvllmimportLLM,SamplingParamsllm=LLM(model="DeepSeek-R1-Distill-Qwen-70B",block_size=32,# 每个显存块存储32个token(长文本建议增大)gpu_memory_utilization=0.9,# 显存利用率目标(根据GPU调整)enable_pref...
规模化部署 vLLM 的难点 包括 DeepSeek 在内的 LLM 具备以下三大特点，各自带来不同挑战：大规模参数量：LLM 之所以被称为“大”语言模型，很大程度上是因为其拥有极其庞大的参数规模，导致模型的体积通常可达数十至数百 GB。这种巨大的模型体积在服务启动时带来了模型文件下载、GPU 加载漫长的问题，需要设计专门的...
本文将围绕“vLLM多卡DeepSeek 32B部署”展开,深入探讨如何高效地部署和优化这一大规模模型。 1. 硬件配置 1.1 GPU选择 DeepSeek 32B模型的部署首先需要考虑的是硬件配置,尤其是GPU的选择。由于模型的参数量高达320亿,单张GPU往往无法满足计算需求。因此,多卡并行计算成为了必然选择。推荐使用NVIDIA A100或V100等高...
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...
大神手把手带你基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1,30分钟手把手教学!小白/码农皆宜!附配套文档+实战演示共计5条视频,包括:1、环境配置、大模型学习大纲、2、安装VLLM环境等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
在正式部署 VLLM 之前,我们需要先确保机器环境可用,包括 显卡驱动、CUDA、Docker 等核心组件。 01、确保系统环境 我们使用 Ubuntu 22.04,建议先更新系统并重启系统: 复制 sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo reboot 1. 2. 02、安装 NVIDIA 显卡驱动 ...
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...