# 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...
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...
AI检测代码解析 [rank0]: File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/vllm/model_executor/models/deepseek_v3.py", line 472, in forward [rank0]: kv_c, k_pe = self.kv_a_proj_with_mqa(hidden_states)[0].split( [rank0]: File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/nn/mo...
4000元部署qwq满血版,无情碾压deepseek r1 李白-9 3.4万 131 低成本主机(两张Tesla T10)玩转Deepseek r1 70b本地部署 Cypid 3.1万 16 给大家分享一下本地部署DeepSeek R1:32B的爽感,越用越爽 鸿蒙钊哥小号 4.3万 13 别上当!DeepSeek线下部署不是中小企业可以玩的,想让大模型帮助提效应该考虑怎么应...
【大模型部署教程】保姆级教程,基于VLLM本地部署DeepSeek-R1,全程干货无废话(附安装文档)大模型企业级部署!共计4条视频,包括:1、环境配置准备、2、安装VLLM环境、3、CPUGPU 环境下安装 Vllm等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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。
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...
程序员用vLLM跑大模型，性能提升10倍背后有说道 AI推理这事儿，现在就像坐火箭，嗖嗖地往上蹿。大模型是真香，但用起来也真让人头疼。明明想让AI帮咱们提效，结果一不小心，它自己先成了“电老虎”、“显存杀手”，跑慢了还掉链子，直接宕机给你看。就说这DeepSeek，开源界的新晋网红，推理性能杠杠的，吸引了...
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「...
此外,这篇论文还特别提到,中国的 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 通过独立研究显示,利用思维链(CoT)学习方法可显著提升模型在数学解题与编程挑战中的综合表现,这也是 o1 此前没有公开过的「配方」—— 直到前些天才半遮半掩地揭示一些,参阅机器之心报道《感谢 DeepSeek,ChatGPT 开始公开 o3 思维链,但不完整》。