gitclone--branch v0.7.2 --depth 1 https://github.com/vllm-project/vllm.gitcdvllm && pip install -e .# 安装vLLM框架 四、启动API服务 4.1 执行启动命令 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --served-model-name deepseek-r1 \ --model /share/menkeyi/DeepSeek-R1-AWQ \ --...
vllm serve DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Int8-W8A16 vllm serve命令可添加参数说明: 默认运行在端口8000,在命令行测试模型是否正常可用(q8量化模型): curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Int8-...
vllm serve /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B --port8000 --max-model-len 17984 2卡4090 # DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B vllm serve /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B --port8000-tp2 --max-model-len 59968 4卡4090 # DeepSeek-R1-Distill-...
# 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...
【大模型部署教程】保姆级教程,基于VLLM本地部署DeepSeek-R1,全程干货无废话(附安装文档)大模型企业级部署!共计4条视频,包括:1、环境配置准备、2、安装VLLM环境、3、CPUGPU 环境下安装 Vllm等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
DeepSeek v3本地部署与调用实战|vLLM、SGLang、LMDeploy+DeepSeek v3部署调用实战 1.5万 3 52:45 App 【喂饭教程】基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1,30分钟手把手教学!程序员/零基础小白都能学会!保姆级教程! 1273 0 09:17 App Ollama + DeekSeek R1本地部署实践 3.0万 202 05:36:30 App 【B站...
解法1:设置 VLLM_HOST_IP AI检测代码解析 # Get local IP address and set on every node before Ray start VLLM_HOST_IP=$(hostname -I | awk '{print $1}') export VLLM_HOST_IP 1. 2. 3. 解法2:魔改Ray启动逻辑 AI检测代码解析
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B和DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B这两个体积较小的适合显存只有8GB的显卡部署,而且由于比较小的关系所以跑起来速度也很快,然而也是由于较小的关系它们也只是属于能用的范畴,而使用12GB显存显卡的朋友可以跑DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B这个模型,对于LLM来说通常是参数越多给出的答案越...
(3)基于上述的reinforcement learning算法,deepseek采用了比较大胆激进的做法:跳过SFT,直接针对base model上reinforcement learning,得到了R1-Zero版本;这种情况只给正确答案,具体的推理过程让LLM自己输出,这样做就像让小学生做初中生的数学题一样,只给答案,不给解题过程,让小学生自己想解题过程。deepseek团队公开的数据如...
DeepSeek-R1-Zero:首次验证了纯强化学习在LLM中显著增强推理能力的可行性,DeepSeek-R1-Zero无需预先的SFT数据,仅通过RL即可激励模型学会长链推理和反思等能力。 多阶段训练策略:提出了多阶段训练策略(冷启动->RL->SFT->全场景RL),有效兼顾准确率与可读性,产出DeepSeek-R1,性能比肩OpenAI-o1-1217。