DeepSeek 在其公告中首先对开源生态系统表达了诚挚的感谢，承认其在模型训练（依赖 PyTorch 等框架）和推理引擎构建（早期基于 vLLM）方面都深受开源社区的裨益。随着自研的 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 等模型展现出强大的能力，市场对其高效部署方案的需求与日俱增，促使 DeepSeek 思考如何将自身的进展回馈给社区。图...
在vllm 种,我们要下载模型并使用其中一个模型来启动服务器,请使用 vllm serve 命令,例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 vllm serve"deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324" 安装并启动后,服务启动在 http://localhost:8000/。 分布式推理和服务 vLLM 支持分布式张量并行推理和服务。目前,我们支...
DeepSeek 计划提取出可复用的特性，并将这些优化细节贡献给 vLLM，从而推动整个社区项目的性能提升。值得一提的是，早在此前，vLLM 就已经吸收了 DeepSeek 的一些优化，导致其性能有了显著的提升。通过这样的合作，DeepSeek 和 vLLM 将共同确保，在新模型发布时，社区用户能够享受到最先进的推理支持。DeepSeek 的...
背景 前段时间接到需求要在内网部署DeepSeekR1:70b,由于手里的服务器和显卡比较差(四台 四块Tesla T4- 16g显存的服务器),先后尝试了ollama、vllm、llamacpp等,最后选择用vllm的分布式推理来部署。 需要准备的资源 vllm的docker镜像(可以从docke
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。 这次讲下vLLM部署模型,前面也跟大家分享ollama与vLLM综合对比:vLLM vs. ollama综合对比 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...
核心内容层层剖析 DeepSeek 的“开源协作”方案 DeepSeek 的决定，绝非随意而为，它的背后是冷静而务实的评估。第一层技术差异的鸿沟无法忽视。DeepSeek 的推理引擎依赖早期版本的 vLLM框架，但在过去一年中，这套引擎已经进行了针对公司自研模型的深度优化。问题来了，这些高度客制化的改动使代码库大幅脱离框架主线，...
这是一个最简单的推理Demo,其核心就两句话: llm = LLM(model="./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B") //对模型的初始化 outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) //对于给定的prompts,进行推理输出结果。 fromvllmimportLLM,SamplingParamsprompts=["Hello, my name is","The future of AI is",]...
使用协程调用DeepSeek的API,发现效果并不明显,没有加速的效果。 但如是本地部署DeepSeek,本地部署需要支持异步调用,我使用 llamafactory 部署,发现协程加速的效果还是很显著的。 代码实战 调用官方API DeepSeek官方文档 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/ ...
个人原创,制作不易请一键三连,谢谢啦~~~🌟核心内容本课基于DeepSeek-R1-1.5B模型,手把手演示工业级部署全流程:1️⃣ 启动参数深度解读max-model-len与max-num-seqs的显存博弈法则KV Cache内存预分配机制(628,640 tokens计算逻辑)并发请求数预估公式:4.80x 性能
双卡Tesla T10 ,vllm 张量并行DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-awq ,在最大16个并发的情况下,可以保证1S TTFT,TPOT < 100ms,也就是并发16个用户,每个用户都能获得超过10 tokens/s 的输出速度,总的输出吞吐>160 tokens/s ,总吞吐>320 tokens/ ,应该也就是双卡T10运行De