【保姆级】DeepSeek R1本地部署与调用指南|transformer、Ollama、vLLM、LMDeploy、SGLang部署与调用R1与蒸馏模型组共计8条视频,包括:1.DeepSeek R1本地部署指南、2.DeepSeek R1模型组基本情况介绍、3.DeepSeek R1开源情况介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
训练选取的奖励函数一共有两个,一个是 Deepseek-R1 中提到的格式奖励函数,用于评估模型输出格式的准确性;另一是自定义的准确性奖励函数,用于计算模型输出的计数是否与真值一致,目前两个奖励函数都已经定义在SWIFT框架中,通过—reward_funcs external_r1v_acc format参数指定。 选取Qwen2.5-VL-3B-Instruct 作为基础模...
社区活跃,支持主流模型(DeepSeek/Llama等) 劣势 原生交互界面简陋 GPU调用逻辑不透明(如参考中7B模型默认用CPU) 吞吐量低(对比 vLLM 差 24 倍)、多 GPU 扩展性弱、显存占用不可控、缺乏生产级监控工具 适用场景 开发者快速测试模型,需搭配WebUI使用
DeepSeek-VL 7B Mixtral 8x7B Gemma 2B-7B Dbrx 132B 可以从Modelscope,OpenXLab下载相应的HF模型,下载好HF模型,下面的步骤就和使用LMDeploy运行InternLM2一样啦~ 6.3 定量比较LMDeploy与Transformer库的推理速度差异 为了直观感受LMDeploy与Transformer库推理速度的差异,让我们来编写一个速度测试脚本。测试环境是30...
lmdeploy convert deepseek-13b --output deepseek-13b-int4 --dtype int4 6️⃣启动 TurboMind 推理服务器 lmdeploy server deepseek-13b-int4 --tensor-rt --num-gpu-layers 32 #根据你的GPU 参数说明: --tensor-rt:启用 TensorRT 加速
默认情况下,LMDeploy 会根据算法 repo 提供的对话模版将表示图片的特殊 token 插入到 user prompt 中,但在一些模型中,图片 token 的位置并没有限制,如 deepseek-vl,或者用户需要自定义图片 token 插入的位置。这种情况下,用户需要手动将表示图片的 token 插入到 prompt 中。LMDeploy 使用 <IMAGE_TOKEN> 作为表示...
练手丨用 Ollama 本地部署 Deepseek 全面超越GraphRAG,速度更快,效果更好,落地部署更方便。从原理、本地Qwen2.5-3B模型部署到源码解读,带你全流程解析LightRAG DeepSeek-R1大模型本地化部署讲解【2025最新版】 DeepSeek R1 推理模型 一键包 完全本地部署 保姆级教程 断网运行 无惧隐私威胁 大语言模型推理时...
大模型具有庞大的参数量,内存开销大,7B模型仅权重就需要14+G内存,采用自回归生成token,需要缓存Attention 的k/v带来巨大的内存开销;动态shape,请求参数不固定,Token逐个生成,且数量不定,因此在部署上都存在一些挑战。 LMDeploy介绍 LMDeploy 是LLM在英伟达设备上部署的全流程解决方案。包括模型轻量化、推理和服务。
默认情况下,LMDeploy 会根据算法 repo 提供的对话模版将表示图片的特殊 token 插入到 user prompt 中,但在一些模型中,图片 token 的位置并没有限制,如 deepseek-vl,或者用户需要自定义图片 token 插入的位置。这种情况下,用户需要手动将表示图片的 token 插入到 prompt 中。LMDeploy 使用 <IMAGE_TOKEN> 作为表示...
📚 The doc issue LMDeploy, a flexible and high-performance inference and serving framework tailored for large language models, now supports DeepSeek-V3. It offers both offline pipeline processing and online deployment capabilities, seamle...