二、部署过程 1. 更新基础软件包 2. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 3. 安装 Miniconda 4. 从 github 仓库 克隆项目 5. 创建虚拟环境 6. 安装模型依赖库 7. 下载预训练模型 8. 运行 gradio_demo.py 文件 三、网页演示 一、介绍 DeepSeek-VL2:一系列先进的大型混合专家 (MoE)
2. qwen2.5 vl模型的部署和测试 使用vllm部署的时候与deepseek Vl2模型的部署流程基本一致 服务开启 多卡部署的启动指令如下 vllm serve Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ\--quantization awq\--dtype float16\--tensor-parallel-size2\--max-model-len10000\--host 0.0.0.0 --port8080\--gpu-memory-util...
一、介绍 DeepSeek-VL2,这是一系列先进的大型混合专家 (MoE) 视觉语言模型,其显著改进了其前身 DeepSeek-VL。DeepSeek-VL2 在各种任务中都表现出卓越的能力,包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉基础。我们的模型系列由三个变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSe...
gitclonehttps://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2.git 国内下载仓库失败时,可以使用以下代理: 复制代码 git clonehttps://github.moeyy.xyz/https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2.git 准备Conda 3.10 虚拟环境 复制代码 condacreate--name deepseekVL2 python=3.10conda activate deepseekVL2 安装...
DeepSeek-R1-Distill:从R1蒸馏到小型开源模型(如 Qwen、Llama)的轻量级推理模型,性能接近原版但更易部署。 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base 进行训练,DeepSeek-R1-Distill 模型基于开源模型使用 DeepSeek-R1 生成的样本进行微调 ...
格隆汇2月25日丨江苏银行(600919.SH)在互动平台表示，本行主动融入数字经济发展浪潮，在春节期间已依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型，分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中，通过对海量金融数据的挖掘与分析，重塑金融服务模式，实现金融...
江苏银行已成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型。考虑到DeepSeek在降低算力消耗、处理复杂金融文本等方面的优势,以及银行业数字化转型的趋势,郑州银行未来有可能接入DeepSeek。它和华为有合作关系。郑州银行今天有大资金流入明显。持股待涨。 举报 郑重声明:用户在财富号/股吧/博客等...
公司回答表示:本行主动融入数字经济发展浪潮,在春节期间已依托“智慧小苏”大语言模型服务平台,成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型,分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中,通过对海量金融数据的挖掘与分析,重塑金融服务模式,实现金融语义理解准确率与业务效率双突破,为业务发展注...
格隆汇2月28日丨深圳燃气(601139.SH)在投资者互动平台表示，深圳燃气积极探索人工智能的融合应用，本地化部署DeepSeek-R1满血版、MoE视觉语言模型VL2等多个大模型，赋能企业生产作业、客户服务以及知识共享，推动公司智慧化发展。在生产作业方面，基于本地化部署的MoE视觉语言模型DeepSeek-VL2，与公司入户安检、场站...
格隆汇2月25日丨江苏银行(600919.SH)在互动平台表示,本行主动融入数字经济发展浪潮,在春节期间已依托“智慧小苏”大语言模型服务平台,成功本地化部署微调DeepSeek-VL2多模态模型、轻量DeepSeek-R1推理模型,分别运用于智能合同质检和自动化估值对账场景中,通过对海量金融数据的挖掘与分析,重塑金融服务模式,实现金融语义...