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 vllm serve /model/HuggingFace/deepse...
"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...
一、环境准备阶段避坑要点 1.1 硬件需求精准匹配 DeepSeek R1作为70B参数级别的大模型,需要至少2×A100 80G或A800显卡才能流畅运行。常见误区包括: 错误估算显存:实际需预留20%显存给vLLM的KV缓存机制 忽视NVLink配置:多卡间建议启用NVLink避免通信瓶颈 内存不足:推荐配备256GB以上DDR4内存 1.2 软件环境黄金组合 经过...
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...
保存后,在当前路径的CMD中执行:python model_download.py,预计10-15分钟后即可下载完成,在数据盘可看见autodl-tmp/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B文件。 执行启动命令: vllm serve /root/autodl-tmp/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B --max_model 4096 --port 8000 --tensor-parallel-si...
DeepSeek越来越火,热度持续不退。R1 671BFP8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,有问题基本...
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 Servingdocs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html#running-vllm-on-multi...
DeepSeek v3本地部署与调用实战|vLLM、SGLang、LMDeploy+DeepSeek v3部署调用实战 7055 4 43:26 App vllm分布式部署大模型 3221 0 02:44 App vLLM 入门教程:从安装到启动,零基础分步指南 1.4万 3 52:45 App 【喂饭教程】基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1,30分钟手把手教学!程序员/零基础小白都能学...
在海光DCU上通过vLLM部署DeepSeek-R1(蒸馏版)大模型,硬件配置为4卡K100-AI DCU。 1. 利用vLLM部署DeepSeek-R1: 下载镜像 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.5.0-dtk24.04.1-ubuntu20.04-py310-zk-v1 下载模型: 从ModelScope下载,为了方便调试我使用的是DeepSeek-R1-Distil...
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,不是跨机器分布式运行。 首先,671B 模型,应该是用 fp8 精度下训练的,所以其全量模型理论值就是 67...