DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B是DeepSeek R1对Qwen-32B进行蒸馏的版本,从DeepSeek R1 Repo 开源的对比测试来看,这个模型十分有性价比,也是目前大多数单卡落地部署(量化)方案选择的版本,量级看上去虽然有点丐,但是测试集上的能力却直逼体量大了一倍Llama-70B,尤其 CodeForces rating 的分数很高: 本文使用 Docker +...
笔记:ktransformer/llama.cpp/vllm + int4 671B DeepSeek R1 模型单机大显存 GPU 部署笔记 今天要记录的是 671B DeepSeek 模型的本地部署,也就是所谓满血版,不是网络 API 调用,也不是 70B (含)以下蒸馏模型的本地部署(这个因为就是 llama/qwen 模型的结构不存在太多问题)。计划是在一台机器上部署,不是...
Xinference本地部署Deepseek量化模型,格式:GPTQ、GGUF、AWQ、Pytorch等格式,引擎:vllm、transformer、llama程序猿的退休生活 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 8080 7 02:33 App Ai吟美直播间被封号一年,完蛋了 4796 0 00:58 App 比Ollama还要强的Vllm,多GPU集中管理服务器,个人、中小企业...
1 前言 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。 2 选型对比 Ollama与vLLM都是针对大...
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...
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。
以下载 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型为例: huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --local-dir /root/model-tmp/huggingface/deepseek7b #或 export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --local-d...
This adds support for quantized deepseek versions from Unsloth: Currently Huggingface does not support deepseek so I added an option to add an override path where we can read the correct config fro...
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - [Model] Deepseek GGUF support (#13167) · vllm-project/vllm@7f0be2a
2934 0 33:34 App Xinference本地部署Deepseek量化模型,格式:GPTQ、GGUF、AWQ、Pytorch等格式,引擎:vllm、transformer、llama 5647 7 00:43 App N100 CPU-Z测试 5012 1 00:46 App Intel arc A770跑 deepseek-R1模型 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...