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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/serving/distributed_serving.html#running-vllm-...
【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
DeepSeek R1+蒸馏模型组本地部署与调用实战公开课来啦!手把手零基础详细介绍DeepSeek R1离线调用,以及Ollama、SGLang、LMDeploy、vLLM部署流程!✅置顶评论扫码加入【赋范大模型技术社区】,领【本视频完整课件】,以及更多【海量硬核独家技术干货】内容+无门槛技术交流
基于双4090显卡的多机多卡vLLM服务部署指南 文章概述 本文介绍如何利用双NVIDIA 4090显卡(24G显存)再Ubuntu20上部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B大语言模型,通过Docker容器实现多机分布式推理。核心难点在于: 模型显存占用约42G,需跨节点显存聚合 基于Ray框架构建分布式集群 ...
本指南将详细介绍如何使用 vLLM 在本地部署 DeepSeek 语言模型。我们将以 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型为例,逐步指导你完成环境配置、模型下载、vLLM 安装及推理服务的启动与调用。 1. 安装 Python 环境 在开始之前,你需要确保已安装 Python 环境。
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「...
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。