python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --served-model-name deepseek-r1 \ --model /share/menkeyi/DeepSeek-R1-AWQ \ --trust-remote-code \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080 \ --max-model-len 2048 \# 最大上下文长度设为2048token--tensor-parallel-size 8 \# 使用全部8卡并行--g...
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
单机部署DeepSeek-R1-AWQ 满血的部署不起来,可以试试单机部署量化后的。 模型网址:https://huggingface.co/cognitivecomputations/DeepSeek-R1-AWQ 使用vLLM镜像部署: docker exec -it vllm /bin/bash # 进入容器 VLLM_WORKER_MULTIPROC_METHOD=spawn vllm serve /mnt --host 0.0.0.0 --port 12345 --max...
量化(AWQ/GPTQ):4-bit/8-bit 量化权重,进一步减少显存占用(需模型支持)。 参数配置: llm=LLM(model="DeepSeek-R1-Distill-Qwen-70B",dtype="bfloat16",# 使用BF16混合精度quantization="awq",# 使用AWQ 4-bit量化(需预量化模型)) 3. 显存卸载(Offloading) 机制: 将部分权重卸载到 CPU 或 NVMe 磁盘...
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。
Your current environment The output of `python collect_env.py` python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --host 0.0.0.0 --port 12345 --max-model-len 65536 --trust-remote-code --tensor-parallel-size 8 --quantization moe_wna16 --gpu-mem...
对于对数据敏感的企业,如果想要部署自己的大模型(例如:DeepSeek R1),可以考虑使用Ollama或vLLM这两种方式。总体结论是: ①.Ollama 更适合于开发和测试阶段。 ②.vLLM 则更加适合用于生产环境的部署。 接下来,我将进行详细的对比,以便让你对这两者有更清晰的理解。
Mac运行VLLM推理DeekSeek R1蒸馏Qwen7B演示, 视频播放量 2001、弹幕量 0、点赞数 24、投硬币枚数 3、收藏人数 34、转发人数 5, 视频作者 小工蚁创始人, 作者简介 小工蚁创始人 张文斌原土豆网第九个员工,土豆网技术总监,相关视频:千万不要用DeepSeek写论文!!!,性能翻
使用vLLM部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型:从环境配置到高效推理 本文将详细介绍如何使用 vLLM 框架部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型,并完成高效的推理任务。将从环境配置、模型加载、推理优化等方面一步步展开,帮助快速上手vLLM并体验其强大的性能优势。无论是深度学习开发者还是对大模型推理感兴趣的研究者...
vllm serve \ /root/deepseekr1_1.5b/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --dtype=half 8.访问模型 这个vLLM相比ollma也会更麻烦,就算在控制台操作也需要额外配置,这个配置还只能做到定向问题,人工还需要形成对话模式则还需要改写代码才能实现。 代码语言:javascript 代码运行次数:1 运行 AI代码解...