vLLM 提供了一个官方Docker镜像用于部署。该镜像可用于运行与 OpenAI 兼容服务器,并且可在 Docker Hub 上以 vllm/vllm-openai 的形式获取。 代码语言:javascript 代码运行次数:1 运行 AI代码解释 docker run--runtime nvidia--gpus all \-v~/.cache/huggingface:/root/.
1. 核心定位与部署方式 Ollama :主要面向本地轻量化部署,利用Docker容器技术简化模型的运行流程,使用户能够以较少的配置迅速启动模型,非常适合个人开发者或资源受限的环境。 vLLM :注重于高性能推理与服务器扩展,支持多机多卡的分布式部署,通过优化GPU资源利用率和内存管理技术(例如PagedAttention),在高并发场景中显著...
nohup vllm serve/data/llm/deepseek/14b --trust-remote-code --enforce-eager --tensor-parallel-size2--max-model-len61360--port8000--disable-log-requests --disable-log-stats 运行32b模型,启用量化fp8 vllm serve/data/llm/deepseek/32b --trust-remote-code --enforce-eager --quantization fp8 --...
动作处理了prompt和image,然后使用VLM模型的generate进行生成token_ids 动作解码:self.action_tokenizer.decode_token_ids_to_actions进行输出token的解码 解码的后处理:0.5 * (normalized_actions + 1) * (action_high - action_low) + action_low class PrismaticVLM(VLM): def predict_action(self, image: Ima...
然而，在规模化使用 vLLM 的过程中，企业面临着一系列挑战。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...
引言:vllm是deepseek官方推荐的大模型部署工具,主要用于千问(Qwen)蒸馏等版本的本地部署。相反,ollama主要支持Lllm蒸馏模型。然而,vllm默认是GPU版本,若需在笔记本cpu环境提供测试实验,需预构建python的“轮子”(.whl)。这个过程需要更底层的工具,包括C/C++编译工具、python的其他依赖项、以及最新的vllm在github上...
中兴通讯自主研发的Curr-ReFT训练范式,凭借其核心优势,为小型视觉语言模型在各类视觉文本任务中提供了坚实保障,具体亮点包括: ·领先技术:中兴通讯自主研发的Curr-ReFT训练范式,使小型VLMs在各类视觉文本任务中展现出卓越的推理和泛化能力。 ·高效易用:该技术采用通俗易懂的分阶段训练和拒绝采样策略,即使在资源有限的...
vLLM(Virtual Large Language Model)是由加州大学伯克利分校团队开发的高性能大模型推理框架,其核心特点围绕显存优化、高吞吐量、灵活性和易用性展开。 对比ollama 作为个人开发者部署模型工具而言,vLLM 专注于高并发请求和大规模生产环境,适用于企业级应用和需要高效推理的场景。vLLM 通过优化内存管理和并发处理,适合...
model='/root/autodl-tmp/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B' # 指定模型路径 # model="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" # 指定模型名称,自动下载模型 tokenizer = None # 加载分词器后传入vLLM 模型,但不是必要的。 # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model, use_fast=False...
针对这一现象,在大型语言模型(LLM)领域,vLLM(访问官网https://docs.vllm.ai/en/latest/了解更多)应运而生。通过便捷的模型接入方式,vLLM 让用户能够轻松地向模型发起推理请求,从而大大缩短了从模型到应用的距离。vLLM 不仅降低了技术门槛,也拉近了普通用户与前沿 AI 技术之间的距离,使得更多人享受到 LLM 带来...