CUAD_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3python-m vllm.entrypoints.openai.api_server--model deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat--port11434--tensor-parallel-size4--gpu-memory-utilization0.9--max-model-len8192--trust-remote-code--enforce_eager--dtype=half 有几个参数需要特别说明,更多的参数可以参考vLLM官方...
在DeepSeek-V3发布之际,看样子是事先和几个主流的开源框架有过沟通和合作,sglang、vllm、tensorrt-llm、lmdeploy这几个框架实现day-1支持deepseek-v3;同时sglang也支持用AMD卡部署、MindIE也直接支持了华为升腾卡的部署。然而,回溯到DeepSeek-V2时期,各框架的支持顺序和支持力度则呈现出明显的差异,这背后反映了不...
生产环境vLLM 部署 DeepSeek,如何调优,看这里mp.weixin.qq.com/s/OFYF7cX_x9MHLixZ1JlB8A vLLM 是一个快速且易于使用的 LLM 推理和服务库。 vLLM(VeryLargeLanguageModelServing)是由加州大学伯克利分校团队开发的高性能、低延迟的大语言模型(LLM)推理和服务框架。它专为大规模生产级部署设计,尤其擅长处理...
[DeepSeek-V2模型](https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5-1210) ### 运行demo程序 假设模型存储在`/mnt/DeepSeek-V3/`目录下 编译完成之后可以使用下列服务: (如果使用多numa机器,建议用numactl绑定在一个numa节点上运行) ``` sh # webui,运行后可以在浏览器访问,使用纯CPU运行 python3 -m...
1.vLLM介绍 vLLM相比ollama复杂,ollama启动以后,读取模型文件就可以提供服务,但是vllm则只是一个框架,本身不具有启动服务的能力,它需要依赖python来启动服务。虽然vLLM比较复杂,但是他具有组成集群跑更大模型的能力,所以我这里先用单机版来让搭建对这个vLLM有一个的理解,后期再深入。 2.miniconda环境准备 miniconda...
基于你的问题,以下是关于如何使用vLLM部署DeepSeek V2 Lite模型的详细步骤: 1. 获取vLLM和DeepSeek的部署文档或指南 vLLM的官方文档和指南可以在其GitHub仓库中找到。 DeepSeek模型的下载和相关信息可以在ModelScope或Hugging Face Models中找到。 2. 安装vLLM并确保其正常运行 首先,创建并激活一个用于vLLM的虚拟环...
conda create -n vllm python=3.12 -y #激活环境,注意,切换窗口一定要执行该命令 conda activate vllm #设置国内镜像源 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ #安装vllm和 modelscope pip install vllm modelscope ...
3. 使用 DeepSeek 开源模型（本地部署）如果 DeepSeek 提供开源模型（如 DeepSeek-V2/V3），你可以：下载模型权重（Hugging Face 或官方仓库）。本地运行（需 GPU 支持）。构建自己的智能体（结合 LangChain、AutoGPT 等框架）。示例：使用 Hugging Face 加载 DeepSeek 模型 from transformers import AutoModelFor...
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
私有化部署方面,个人部署可借助Ollama工具,依据模型参数量匹配硬件,如1.5B模型适配资源受限设备,下载安装后通过命令行操作,搭配PageAssist等前端展示工具,能提升交互体验。企业级部署推荐用Transformers快速验证模型,以vLLM框架结合PagedAttention技术实现高效推理,如向量智能部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型,同时也有ll...