笔记:ktransformer/llama.cpp/vllm + int4 671B DeepSeek R1 模型单机大显存 GPU 部署笔记 今天要记录的是 671B DeepSeek 模型的本地部署,也就是所谓满血版,不是网络 API 调用,也不是 70B (含)以下蒸馏模型的本地部署(这个因为就是 llama/qwen 模型的结构不存在太多问题)。计划是在一台机器上部署,不是...
在`build/bin` 目录下找到 `llama-server`,并使用以下命令启动服务: ./llama-server -m /path/to/your/model/directory/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Q5_K_M.gguf -ngl 100 --port 8080 --host 0.0.0.0 请将`/path/to/your/model/directory` 替换为你实际保存模型的路径。 4.2 访问Chat页面 启动服...
我这里是转换为 32 位,对应的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B是上面 git 下载的文件夹DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 。 python convert_hf_to_gguf.py /home/ubuntu/ollama/safetensors/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/ --outfile /home/ubuntu/ollama/safetensors/my_DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gg...
作者: Llama.cpp项目中利用DeepSeek-R1优化底层代码将WeAssembly速度提升2倍,这一进展可能引发AI行业技术生态的连锁反应。以下从技术、产业和资本三个层面展开分析: **1. 技术突破:跨平台移植的范式转变** - 汇编代码自动化生成能力使得DeepSeek-R1成为硬件适配层,通过抽象硬件差异实现"一次编写,多GPU运行"。这类似...
llama-cpp推理测试(此步骤可跳过) 首先下载模型 我们使用modelscope提供的unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF模型 这里使用4bit量化的模型文件,下载模型文件:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf或者通过下面的python代码进行模型下载,或者后面使用ollama pull进行模型下载 ...
160GB就能运行671B的DeepSeek R1 671B参数的DeepSeek 终于能在家里跑了! @UnslothAI 刚刚放出重磅消息:他们成功将DeepSeek R1从720GB压缩到131GB,压缩率高达80%! 这意味着你只需要160GB显存就能运行这个参数量远超GPT-4媲美o1 的超大模型。 而且,这不是简单的压缩。
运行模型前需要下载好模型文件,llama.cpp支持gguf格式的模型文件。我们可以去huggineface上面下载。下面是一个比较小的模型,有多个不同的量化版本,下载其中一个就行。 下载页面如下:https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF/tree/main ...
下列步骤在Linux环境下执行,Mac OS和Windows的部署方式原则上类似,主要区别是ollama和llama.cpp的安装版本和默认模型目录位置不同。 1. 下载模型文件 从HuggingFace(https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF)下载模型的 .gguf 文件 2. 安装 ollama ...
本教程收集关于在AMD GPU上运行Ollama的一些信息,并以AMD 780M核显为例,演示通过Ollama使用AMD GPU运行Deepseek R1 32b模型。 需要了解的基本概念包括: - 什么是Ollama以及大模型的私有化部署 - 什么是AMD HIP SDK以及ROCm - Ollama对NVIDIA GPU的支持情况 - Ollama对AMD GPU的支持情况**如果具备以上的基本...
在 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q3_K_L.gguf 文件目录下面执行如下命令：登录可见。如下图：使...