比肩DeepSeek-R1 满血版,vLLM 部署 QwQ-32B 教程 QwQ-32B 是 QwQ 系列的新成员。该模型是 Qwen 团队使用强化学习 (RL) 提升模型性能的新尝试,QwQ-32B 拥有 320 亿参数,性能却可与拥有 6710 亿参数(激活 370 亿)的DeepSeek-R1相媲美。此外,该模型还集成了与智能体相关的能力,支持批判性思考、工具使用,并...
它仅用 32B 参数,便与目前公认的开源最强满血DeepSeek-R1相媲美。 甚至,在多项基准测试中全面超越 o1-mini。 1.1 小模型逆袭的关键 DeepSeek 证明了强化学习是提升模型性能的关键钥匙。 QwQ则再一次证明了这一结论,下图为证: 不过,与传统方法不同的是,QwQ采用了多阶段强化训练策略。 第一阶段,针对数学、编程...
比肩DeepSeek-R1 满血版,vLLM 部署 QwQ-32B 教程 QwQ-32B 是 QwQ 系列的新成员。该模型是 Qwen 团队使用强化学习 (RL) 提升模型性能的新尝试,QwQ-32B 拥有 320 亿参数,性能却可与拥有 6710 亿参数(激活 370 亿)的 DeepSeek-R1 相媲美。此外,该模型还集成了与智能体相关的能力,支持批判性思考、工具使用...
双卡Tesla T10 ,vllm 张量并行DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-awq ,在最大16个并发的情况下,可以保证1S TTFT,TPOT < 100ms,也就是并发16个用户,每个用户都能获得超过10 tokens/s 的输出速度,总的输出吞吐>160 tokens/s ,总吞吐>320 tokens/ ,应该也就是双卡T10运行De
DeepSeek 32B模型的部署首先需要考虑的是硬件配置,尤其是GPU的选择。由于模型的参数量高达320亿,单张GPU往往无法满足计算需求。因此,多卡并行计算成为了必然选择。推荐使用NVIDIA A100或V100等高性能GPU,以确保计算效率和模型训练的稳定性。 1.2 内存与存储 除了GPU,内存和存储也是不可忽视的因素。DeepSeek 32B模型在训...
vllm serve /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B --port 8000 对应大模型服务启动后,执行下面命令验证即可 python workspace/test.py DeepSeek-R1-32B-WebUI 基于Ollama部署 DeepSeek-R1采用强化学习进行后训练,旨在提升推理能力,尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务,该镜像安装和...
在部署DeepSeek-R1-70B之前,我们先执行如下命令,从Hugging Face下载DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型。 执行如下命令,可以通过--local-dir后的路径,执行模型保存路径 huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B --local-dir /root/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ...
在人工智能领域持续突破的浪潮中,Qwen 团队最新发布的模型 QwQ-32B,以 320 亿参数规模,再次刷新行业对开源大模型的认知。该模型在代码生成、多轮对话等任务中展现出了卓越的表现,推理能力更是比肩满血版 DeepSeek-R1 。 此前不久,专为大模型加速推理的 vLLM 核心架构迎来重大更新。其通过优化执行循环、统一调度...
VLLMは、大規模言語モデル(LLM)を高速かつ効率的に動作させるための軽量なサーバーです。本記事では、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bという高性能な言語モデルを、ローカルPCでVLLMを使って簡単に起動する方法を解説します。手順に従えば、わずか5分でモデルを動作させることが可能です。
本記事では、cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japaneseという日本語に特化した高性能な言語モデルを、ローカルPCでVLLMを使って簡単に起動する方法を解説します。手順に従えば、わずか5分でモデルを動作させることが可能です。 目次