"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...
DeepSeek越来越火,热度持续不退。R1 671B FP8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...
步骤2:安装DeepSeek-R1模型 使用以下命令拉取 DeepSeek-R1 模型: ollama pull deepseek-r1 步骤3:运行DeepSeek-R1 要在本地启动模型,请运行: ollama run deepseek-r1 步骤4:测试安装 现在可以通过在终端中输入提示并接收AI生成的响应来测试DeepSeek-R1。 用vLLM安装DeepSeek-R1 vLLM是基于transformer模型的优...
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-...
大神手把手带你基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1,30分钟手把手教学!小白/码农皆宜!附配套文档+实战演示共计5条视频,包括:1、环境配置、大模型学习大纲、2、安装VLLM环境等,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! 1、环境配置准备 02:32 2、安装VLLM环境 04:48 3、CPUGPU 环境下安装 Vllm 18:48 4、通过 vllm 运⾏模型 08:29 【保姆及教程】手把手教你DeepSeek+Dify本地部署,实现零成本部署本地知识库,快...
/root/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:为下载模型存储路径,依据实际情况自己定义。 运行模型 我们使用docker compose进行VLLM镜像运行,文件如下: 复制 version: '3.9' services: vllm_service: image: vllm/vllm-openai:latest container_name: vllm_deepseek_7b ...
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...
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 ...
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...