vLLM部署deepseek70b
时间: 2025-02-10 12:05:09 浏览: 257
### 部署 DeepSeek 70B 大模型
对于像 DeepSeek 70B 这样的大型语言模型,由于其庞大的参数量和计算需求,在本地环境中直接部署通常是不现实的选择。更合理的方案是利用云端资源或专用服务器集群来完成部署工作。
#### 使用云服务提供商 API 接口调用
一种高效的方式是通过已有的云服务平台提供的 API 来访问预训练好的 DeepSeek 70B 模型。这种方式不需要额外购置昂贵的硬件设备,只需按照服务商的要求申请相应的权限即可开始使用[^1]。
例如,可以考虑如下操作流程:
- 注册并登录到支持 DeepSeek 的云平台;
- 查阅文档了解如何获取API密钥和其他必要的认证信息;
- 编写简单的客户端程序发送请求给远程服务器上的 DeepSeek 70B 实例;
```python
import requests
url = "https://api.deepseek.com/vllm/inference"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
data = {
"prompt": "Once upon a time",
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())
```
#### 利用 Google Colab 免费 GPU 资源
另一种低成本的方法是在 Google Colab 中运行代码片段,借助其提供的免费 Tesla K80 或更高版本的 GPU 加速器来进行少量测试或实验性质的任务处理。
需要注意的是,虽然上述两种方法能够有效降低初期投入成本,但对于生产环境下的持续稳定服务而言,则可能还需要进一步评估长期使用的可行性和经济性。
阅读全文
相关推荐


















