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 \ --...
除了DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero两个核心系列,其他不同参数规模的模型是以DeepSeek-R1作为教师模型使用不同的学生模型例如Qwen或者llama蒸馏而来,不同参数量要求的硬件门槛也各不相同。 三、vLLM部署 vLLM是本次部署模型推理采用的框架,选择vLLM的原因 vllm对并发需求支持比Ollama要好。 vllm可以把模型封装成o...
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...
# 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框架,通过其创新的PagedAttention机制,能够显著提升推理性能,是部署此类大模型的理想选择。
对于对数据敏感的企业,如果想要部署自己的大模型(例如:DeepSeek R1),可以考虑使用Ollama或vLLM这两种方式。总体结论是: ①.Ollama 更适合于开发和测试阶段。 ②.vLLM 则更加适合用于生产环境的部署。 接下来,我将进行详细的对比,以便让你对这两者有更清晰的理解。
前段时间接到需求要在内网部署DeepSeekR1:70b,由于手里的服务器和显卡比较差(四台 四块Tesla T4- 16g显存的服务器),先后尝试了ollama、vllm、llamacpp等,最后选择用vllm的分布式推理来部署。 需要准备的资源 vllm的docker镜像(可以从docker hub 下载,使用docker save -o命令保存拿到内网服务器中) run_cluster....
随着DeepSeek-R1大模型的本地化部署推进,大家对模型的处理能力和监控需求随之而来,比如,近期有甲方客户问,我们通过vLLM部署的DeepSeek-R1模型在50并发下的显卡需求,以及当前部署的模型能否在满足50个用户的访问,如何监控到模型的tokens处理能力等等问题,为了解决客户的问题,我们进行了相关的测试及性能指标数据的监控。
像这样才会有这种resource。背后的原因是对于多(虚拟)网卡的机器会有多个网段,vLLM assume使用POD IP来做Ray的master寻址。 解法1:设置 VLLM_HOST_IP # Get local IP address and set on every node before Ray start VLLM_HOST_IP=$(hostname -I | awk '{print $1}') ...
1. 利用vLLM部署DeepSeek-R1: 下载镜像 下载模型: 启动容器: vllm启动: 2. Dify中配置大模型并测试 在海光DCU上通过vLLM部署DeepSeek-R1(蒸馏版)大模型,硬件配置为4卡K100-AI DCU。 1. 利用vLLM部署DeepSeek-R1: 下载镜像 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.5.0-dtk...