"model": "deepseek-r1", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}] }' 5.2 预期响应 {"id":"cmpl-8e3e7f2a6e3f4e7","object":"chat.completion","created":1732365827,"model":"deepseek-r1","choices":[{"index":0,"mes
# DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B vllm serve /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --port 8000 # DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B vllm serve /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --port8000 --max-model-len 65536 # DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B v...
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docker hub 下载,使用docker save -o命令保存拿到内网服务器中) run_cluster....
DeepSeek越来越火,热度持续不退。R1 671BFP8模型权重就将近700G,普通老百姓一般也没这个条件能搞一台整机就放下,这种情况下就要多机部署。开源框架中,大部分支持多机部署,比如vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等。其中SGLang暂时不支持PP,支持多机跑TP,vLLM和TRT-LLM支持PP。鉴于vLLM使用难度小,社区活跃,有问题基本...
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。 vLLM作为一个高效的大模型推理框架,通过其创新的PagedAttention机制,能够显著提升推理性能,是部署此类大模型的理想选择。
为了高效部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen,推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS 操作系统、Python 3.12 环境、CUDA 12.1 与 PyTorch 2.3.0,并配备至少 24GB 显存的 NVIDIA GPU,以确保模型推理的高性能和稳定性。 2、安装相关依赖 # 配置清华镜像源加速下载 python -m pip install --upgrade pip ...
【喂饭教程】基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1,30分钟手把手教学 唐宇迪的AI日记 编辑于 2025年03月26日 16:54 DeepSeek本地部署教程+大模型籽料包+技巧汇总已整理打包好了 三联关注后分享给大家哈~↓↓↓ 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发
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。 中文文档:https://vllm.hyper.ai/docs/ vLLM 核心特性 最先进的服务吞吐量 通过PagedAttention 技术实现内存优化,吞吐量比传统框架(如 Hugging Face Transformers)提升...
完全体DeepSeek-R1,5分钟用硅基流动API打造你的专属人工智能 19.1万播放 耗时两天半,完全从零开始实现大模型知识蒸馏(Qwen2.5系列模型),从原理讲解、代码实现到效果测试,绝对让你搞懂模型蒸馏 14.8万播放 「Github一周热点58期」自托管 AI 代码助手、从0训练微型语言模型、AI SQL助手、文生图模型和开源电子商务平台...
🔥 超快部署 DeepSeek-R1 7B!vLLM + Open-WebUI 助你一键搞定! 🚀一、教程简介DeepSeek-R1 是 DeepSeek 于 2025 年推出的高效轻量级语言模型,支持文本生成、对话、翻译、摘要等多种任务。采用知识蒸馏技术,兼顾高性能与低算力需求,适合快速部署与实际应用。⚡ 为什么选择 vLLM 部署?