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...
vllm serve "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B" # 也可以通过以下执行python代码方式运行vllm python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B" --trust-remote-code --port 8000 3、运行本地已下载模型 除了以上自动下载的方式,还可以通过指...
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...
第一步:登录「优云智算」算力共享平台并进入「镜像社区」 访问优云智算镜像社区,选择DeepSeek镜像创建资源。这里选择基于vLLM的镜像,vLLM为非量化版本,效果比Ollama更好。 第二步:选择「vLLM-DeepSeek-R1-Distill」镜像,点击「使用该镜像创建实例」 镜像地址:https://www.compshare.cn/images-detail?ImageID=c...
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...
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...
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...
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...
对于 vLLM 的生命周期管理也是一大难题。 ● 版本控制与兼容性:确保不同版本之间的兼容性和可追溯性,便于回滚和修复问题,这对企业的技术栈提出了更高的要求。 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...