保存后,在当前路径的CMD中执行:python model_download.py,预计10-15分钟后即可下载完成,在数据盘可看见autodl-tmp/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B文件。 执行启动命令: vllm serve /root/autodl-tmp/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B --max_model 4096 --port 8000 --tensor-parallel-si...
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...
"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...
【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。
【B站最强】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! 1591 32 34:37 App 【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! 2091 0 14:31:42 App 【共200集已完结】大佬爆肝!预定2025年B站最全最细...
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 ...
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 32 128 4 大模型存储 由于大模型体积较大,建议将大模型存放至对象存储KS3或性能更佳的高性能文件存储KPFS中,以PVC形式挂载至运行大模型工具(vLLM/Ollama)的Pod中,本文将选用KS3来存储DeepSeek R1大模型。 相关链接: ...
查看ubuntu 22.04 部署 vllm + deepseek r1 3. 基本配置 vim ~/.bashrc编辑完source ~/.bashrc # 指定通信网卡 export GLOO_SOCKET_IFNAME=eth1 export TP_SOCKET_IFNAME=eth1 # 各个节点的 ip export VLLM_HOST_IP=10.1.16.18 # NCCL配置
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...
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。