"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,"message":{"role":"assistant","content":"您好!有什么可...
下载DeepSeek R1 模型: modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --local /root/deepseek-r1-qwen-1.5b 二、单机试运行 1. 启动 vLLM 部署为 OpenAI API 协议的服务器: 启动成功后默认端口是`8000``` # python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/d...
模型地址:https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 安装ModelScope:ModelScope 是一个模型中心,用于下载和管理模型。运行以下命令安装 ModelScope: pip install modelscope 下载模型:使用以下命令下载模型并保存到本地: modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-...
【喂饭教程】基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1,30分钟手把手教学!/企业级项目/大模型/大模型项目/大模型教程 2.9万 285 11:27:37 App 【2025版】这可能是B站唯一能将DeepSeek R1本地部署+搭建企业级私有知识库实战全讲明白的教程,7天从入门到实战,少走99%弯路!存下吧,很难找全的! 5775 1 30:07 Ap...
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 ...
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 大语言模型推理时调参 CPU GPU 混合推理 32B 轻松本地部署 NathMath 144.6万 1929 WPS中接入DeepSeek,爽到起飞!(手把手教),Deepseek保姆级教程,速看! 大模型入门学习教程 18.7万 149 ...
# 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-R1-70B 分片示例: 使用8卡A100(80GB),每卡加载约8.75B参数。 参数配置: llm=LLM(tensor_parallel_size=8,# 8卡张量并行worker_use_ray=True,# 多节点时使用Ray调度) 2. 流水线并行(Pipeline Parallelism) 机制: 按层拆分模型到不同设备,通过微批次(Microbatching)隐藏通信延迟。
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B" --trust-remote-code --port 8000 3、运行本地已下载模型 除了以上自动下载的方式,还可以通过指定模型所在路径方式运行(需要先下载准备好),这样有几个好处:一是模型来源可以丰富多样,不仅仅局限以上两个平台...
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...