今天看到vLLM的朋友圈发布了DeepSeek R1的PP支持,立刻开始我的捣鼓之旅,假如我训练的超大MoE上线了,也得做好技术准备工作是不嘛。把踩坑经验给大家分享一下,希望能够相比于官方文档更白话一点。 Distributed Inference and Servingdocs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html#running-vllm-on-multi...
尚硅谷DeepSeek使用教程,deepseek本地部署实战,DeepSeek R1&V3一套统统搞定 5937 1 30:07 App 《vLLM: 简单、高效、易用的大模型推理框架》 3.0万 202 05:36:30 App 【B站最强Deepseek部署教程】20分钟教会你本地部署大模型DeepSeek-R1,保姆级教程,全程干货无废话(附安装包+使用技巧),让你少走99%的弯路...
DeepSeek R1 满血开源!671B 官方版,本地 & 云端部署,绕过硬件限制,小鸡扛大炮实测! | 零度解说 1.1万 3 07:55 App 基于vLLM本地部署生产级DeepSeek r1 32B模型实践 3.0万 202 05:36:30 App 【B站最强Deepseek部署教程】20分钟教会你本地部署大模型DeepSeek-R1,保姆级教程,全程干货无废话(附安装包+使...
步骤2:安装DeepSeek-R1模型 使用以下命令拉取 DeepSeek-R1 模型: ollama pull deepseek-r1 步骤3:运行DeepSeek-R1 要在本地启动模型,请运行: ollama run deepseek-r1 步骤4:测试安装 现在可以通过在终端中输入提示并接收AI生成的响应来测试DeepSeek-R1。 用vLLM安装DeepSeek-R1 vLLM是基于transformer模型的优...
近日,基于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。 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,大模型的推理通常面临内存占用高、计算效率低的问题。
部署满血DeepSeek R1的避坑指南-vLLM 0.7.1 今天看到vLLM的朋友圈发布了DeepSeek R1的PP支持,立刻开始我的捣鼓之旅,假如我训练的超大MoE上线了,也得做好技术准备工作是不嘛。把踩坑经验给大家分享一下,希望能够相比于官方文档更白话一点。 Distributed Inference and Serving: https://docs.vllm.ai/en/latest...
vllm serve DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B --tensor-parallel-size 4 --gpu_memory_utilization 0.95 --port 6006 & # 输出后台进程的 PID echo "vllm server is running in the background with PID $!" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 步骤说明: ...
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是一个轻量级的中英双语对话模型：* 1.5B 参数量，单卡即可部署 * 最小显存要求：3GB * 推荐显存配置：4GB 及以上 目前该模型已上传至 OpenBayes 公共模型界面，支持一键 input。模型地址：https://go.openbayes.com/FWjlR 运行阶段 01 在 Gear 中开发和测试 1. 点击左侧「...
1 前言 对于对数据敏感的企业，如果想要部署自己的大模型（例如：DeepSeek R1），可以考虑使用Ollama或vLLM这两种方式。总体结论是：①.Ollama 更适合于开发和测试阶段。②.vLLM 则更加适合用于生产环境的部署。接下来，我将进行详细的对比，以便让你对这两者有更清晰的理解。2 选型对比 Ollama与vLLM都是针对大...
通过集成FP8、AWQ等量化技术,vLLM在保证推理精度的同时大幅降低资源消耗,目前已成为企业级AI部署(如DeepSeek-R1 671B模型分布式集群)的首选方案。 AI浩 2025/03/17 2080 如何使用vLLM部署DeepSeek V2 Lite模型 官方文档部署量化模型DeepSeek 最近在进行一些私有化部署大模型,很多企业会考虑数据隐私问题。因此常常会...