DeepSeek和通义千问(Qwen)是两种独立开发的大语言模型,但通过知识蒸馏技术形成了协同关系。具体到DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型,两者的关系可拆解如下: 一、模型定位差异 二、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的技术逻辑 知识蒸馏流程 教师模型:DeepSeek-R1(660B参数推理模型)生成80万条高质量推理数据 学生模型:基...
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...
近日,基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型进行微调训练后,需要将其进行部署,以执行推理任务。 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是一个基于Qwen架构的蒸馏模型,参数量为70亿,适用于多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。然而,大模型的推理通常面临内存占用高、计算效率低的问题。 vLLM作为一个高效的大模型推理...
# DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 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 v...
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的性能如何呢? 如果说DeepSeek-R1的推理能力跟OpenAI-o1正式版差不多,那么经过蒸馏,能在本地运行的小模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B,其推理能力就跟OpenAI-O1-mini 近似。 今天咱们就来看看如何在自己的电脑上部署DeepSeek-VL2模型,极速体验最新对话技术!小编为大家提供了本地部署...
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 ...
最后是启用后端。以Qwen7B为例,直接输入 > vllm serve DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --max-model-len 32768 --enforce-eager 即可。确保下载的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B文件夹在当前工作目录就可以启用后端了。 这里看到最后一行已经在localhost:8000上启用了 ...
Deepseek-R1-Distill-Qwen-7B(Instruct):OpenR1 Qwen2.5-3B(Base):TinyZero Qwen2.5-7B(Base):LogicRL、TinyZero Qwen2.5-7B-Instruct:LogicRL Qwen-Math系列的基座模型在RL前就已经具备了解决多种难度数学题的能力,这为后续激发模型慢思考的long CoT能力打下了坚实的基础。
本教程预设 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型作为演示,算力资源采用「单卡 RTX4090」。 二、运行步骤 1.启动容器后点击 API 地址即可进入 Web 界面(若显示「Bad Gateway」,这表示模型正在初始化,由于模型较大,请等待约 5 分钟后重试。) 2. 进入网页后,即可与模型展开对话 ...
此外，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上得分为72.6%，在MATH-500上得分为94.3%，在LiveCodeBench上得分为57.2%。这些结果显著优于之前的开源模型，并且与o1-mini相当。我们将基于Qwen2.5和Llama3系列的1.5B、7B、8B、14B、32B和70B检查点开源给社区。1.2 评估结果总结 推理任务：DeepSeek-R1在AIME...