vLLM 部署deepseek70b
时间: 2025-02-09 14:07:17 浏览: 749
### 如何部署 vLLM DeepSeek70B 模型
为了成功部署vLLM DeepSeek70B模型,需遵循一系列特定的操作流程。首先,确保环境已准备好支持大型语言模型的运行,这通常意味着拥有足够的硬件资源如GPU内存。
安装必要的软件包对于准备环境至关重要。使用`pip`工具来安装ModelScope库能够简化后续操作过程中的依赖管理:
```bash
pip install modelscope
```
接着,下载经过量化的DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型文件至本地目录。这里推荐采用Q5_K_M级别的量化处理,在保持性能的同时减少存储需求和加速推理速度[^2]:
```bash
modelscope download --model unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF \
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Q5_K_M.gguf \
--local_dir /DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF
```
完成上述准备工作之后,则可以根据具体应用场景配置服务端口、API接口等参数启动模型服务。考虑到实际应用中可能涉及到的安全性和效率考量,建议仔细阅读官方文档获取最准确指导信息并调整相应设置以满足项目需求。
最后一步是验证部署是否成功。可以通过发送测试请求给新建立的服务实例来进行初步的功能性检测,确认一切正常运作后再投入正式生产环境中使用。
相关问题
vLLM部署deepseek70b
### 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。
vllm部署 DeepSeek-R1:70B
### 如何使用 vLLM 部署 DeepSeek-R1 70B 模型
对于具有较大规模的模型如 DeepSeek-R1 70B 的部署,考虑到其庞大的参数量以及所需的计算资源,建议采用分布式推理的方式来进行部署。基于此需求,在准备阶段需确认硬件环境满足条件,并按照特定配置来设置软件环境。
#### 准备工作
确保服务器配备足够的 GPU 资源支持大模型加载与运行。由于该模型体积庞大,推荐至少拥有多个具备高显存容量(例如 A100 或 H100 类型)GPU 卡的工作站或集群节点用于加速运算过程[^1]。
#### 下载并安装依赖项
通过 `pip` 安装必要的 Python 库以构建适合于处理大规模预训练语言模型的服务端应用:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers sentencepiece
```
#### 获取模型权重文件
访问 Ollama 平台上的 Models 页面,定位到目标版本即 DeepSeek-R1 70B 。下载对应架构下的权重文件至本地存储路径 `/app/deepseek/DeepSeek-R1-70B` 中以便后续调用。
#### 补充模型元数据
针对已获取但缺少必要描述信息的情况,可利用 ModelScope 工具完成补充操作:
```bash
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-70B --exclude *.safetensors --local_dir /app/deepseek/DeepSeek-R1-70B
```
#### 启动量化推理服务
为了提高效率降低内存占用率,可以通过指定 FP8 量化方式启动服务实例;同时调整张量切分数量适应多卡协同作业场景:
```bash
vllm serve /app/deepseek/DeepSeek-R1-70B \
--host 0.0.0.0 --port 6006 \
--quantization="fp8" \
--tensor-parallel-size 4 \
--max_model_len 32384 \
--served-model-name deepseek-ai/deepseek-r1:70b
```
上述命令中设置了主机地址为任意 IP 可达(`0.0.0.0`)、监听端口设为 `6006` ,启用了FP8精度优化选项[--quantization="fp8"],指定了四个进程间通信单元参与任务分配[--tensor-parallel-size 4],限定了单次请求最大长度不超过 `32,384` tokens [--max_model_len 32384],最后给定了一个易于识别的服务名称[--served-model-name deepseek-ai/deepseek-r1:70b][^2]。
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