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可
至此,vllm已经正常部署起deepseek了。 五、代码调用Vllm推理服务示例 from openai import OpenAI # 配置 OpenAI API 密钥和 Base URL 以连接 vLLM 服务。vLLM 服务不需要 API 密钥,可以使用任意字符串。 openai_api_key = "openai_api_key" openai_api_base = "http://localhost:8000/v1"# 请确保端口号...
from deepseekimportconvert_to_vllm_format # 转换7B版本convert_to_vllm_format(input_dir="deepseek-7b-hf",output_dir="deepseek-7b-vllm",shard_size="10GB")# 对于32B以上大模型需添加:convert_to_vllm_format(...,max_shard_workers=8) 3. 常见问题分类及解决方案 3.1 环境配置类问题 问题1:CU...
3.2 克隆vLLM框架 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/DeepSe...
DeepSeek 部署指南 (使用本地部署) 本文档将指导您如何使用 vLLM 在本地部署 DeepSeek 语言模型。我们以deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型为例进行演示。 1、 安装 Python 环境 首先,您需要安装 Python 环境。 访问Python 官网:https://www.python.org/ ...
vllm serve/llm/deepseek/deepSeek-R1-Distill-Qwen-1d5B --enforce-eager --dtype=half #前台运行14b,指定端口,使用2张显卡,指定模型最大长度 vllm serve/data/llm/deepseek/14b --trust-remote-code --enforce-eager --tensor-parallel-size2--max-model-len61360--port8000#后台运行14b,禁用日志请求和...
在正式部署 VLLM 之前,我们需要先确保机器环境可用,包括 显卡驱动、CUDA、Docker 等核心组件。 01、确保系统环境 我们使用 Ubuntu 22.04,建议先更新系统并重启系统: 复制 sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo reboot 1. 2. 02、安装 NVIDIA 显卡驱动 ...
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。 这次讲下vLLM部署模型,前面也跟大家分享ollama与vLLM综合对比:vLLM vs. ollama综合对比 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...
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 ...
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...