vLLM安装deepseek
时间: 2025-05-06 22:56:17 浏览: 27
### 如何在 vLLM 中安装和配置 DeepSeek 模型
#### 下载模型文件
下载 HuggingFace 平台上的 DeepSeek 模型时需注意,该平台的大模型通常被分割成多个小型文件[^2]。因此,在实际操作中不建议直接克隆整个 Git 仓库。推荐的方法是先将非模型文件部分克隆至本地环境,随后逐一通过 `wget` 命令获取各个小的模型文件并将其放置于指定目录下。
以下是具体的操作方法:
```bash
git lfs install
git clone https://huggingface.co/<model-repo>
cd <model-repo>
for file in $(cat model_files.txt); do wget https://huggingface.co/<model-repo>/resolve/main/$file; done
```
上述脚本会读取包含所有模型片段名称的列表文件 (`model_files.txt`),并通过循环逐一下载这些文件。
#### 配置 vLLM 环境
为了顺利运行 DeepSeek 模型,需要按照官方文档完成 vLLM 的安装与初始化工作。可以通过 pip 工具快速设置依赖项:
```bash
pip install vllm
```
接着启动服务端程序来加载预训练权重数据以及定义推理接口逻辑[^1]:
```python
from vllm import LLM, SamplingParams
# 初始化大型语言模型实例
llm = LLM(model="deepseek/large-model-name", dtype="float16")
# 设置采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
# 执行预测任务
outputs = llm.generate(["你好世界"], sampling_params=sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)
```
这段代码展示了如何利用 Python 脚本来调用已经部署好的 DeepSeek 模型执行简单的文本生成任务[^3]。
---
#### 注意事项
如果在整个流程里碰到了任何阻碍或者错误提示,请查阅 [vLLM 官方文档](https://vllm.hyper.ai/docs/getting-started/installation/) 或者访问对应的开发者论坛寻找解决方案。
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