vllm启动deepseek
时间: 2025-03-03 07:22:33 浏览: 186
### 启动 DeepSeek vLLM 服务或项目的指南
为了启动 DeepSeek vLLM 服务或项目，需遵循特定的配置和命令来确保一切顺利运行。假设已经按照终极免费教程完成了 DeepSeek 模型的本地部署[^1]。
#### 配置环境变量
在启动之前，确认所有必要的环境变量已设置好。这通常涉及到指定模型路径和其他可能影响性能和服务行为的关键参数：
```bash
export DEEPSEEK_MODEL_PATH="/path/to/deployed/model"
```
#### 安装依赖项
如果尚未安装所需的 Python 库或其他依赖关系，则应先完成此步骤。一般情况下，会有一个 `requirements.txt` 文件用于列出这些需求：
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 使用命令行工具启动服务
一旦准备工作就绪，可以通过命令行界面 (CLI) 来启动 DeepSeek 的 vLLM 组件。具体来说，就是执行如下所示的命令：
```bash
python -m deepseek.vllm.server --model-path ${DEEPSEEK_MODEL_PATH}
```
上述命令将会初始化并开启一个 HTTP API 服务器，默认监听于 localhost 上的一个端口（通常是8080），允许客户端发送请求给该模型实例进行推理操作。
对于更复杂的场景或是生产环境中使用时，建议查阅官方文档获取更多关于优化选项和支持功能的信息。
相关问题
vllm启动deepseek-r1
### 启动 vLLM DeepSeek-R1 模型或服务
为了启动基于 vLLM 的 DeepSeek-R1 模型或服务，需遵循特定配置和命令来确保顺利运行。以下是具体方法：
#### 配置环境变量与参数设置
首先定义必要的环境变量以及模型参数，这有助于简化后续调用过程并提高灵活性。
```bash
export MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
export MODEL_ARGS="pretrained=${MODEL},dtype=float16,max_model_length=32768,gpu_memory_utilisation=0.8"
```
这些指令设置了 `MODEL` 变量指向所需的预训练模型路径，并通过 `MODEL_ARGS` 定义了一系列用于加载模型的关键参数[^1]。
#### 使用 lighteval 工具执行评估脚本
接着利用 `lighteval` 工具配合自定义的任务评价脚本来启动服务。此过程中指定了任务名称、输出目录以及其他选项以满足不同场景下的需求。
```bash
TASK=aime24
OUTPUT_DIR=data/evals/${MODEL}
lighteval vllm ${MODEL_ARGS} "custom|${TASK}|0|0" \
--custom-tasks src/open_r1/evaluate.py \
--use-chat-template \
--system-prompt="Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}." \
--output-dir ${OUTPUT_DIR}
```
上述命令不仅能够初始化指定的大规模语言模型实例，还允许用户根据实际应用场景调整输入提示(`prompt`)及其他相关参数[^3]。
vllm启动 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Q4
### 启动 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Q4 模型
为了启动 `DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Q4` 模型，需遵循特定的环境准备和操作流程。考虑到该模型的巨大规模（70B参数），对计算资源有较高需求。
#### 环境准备
确保计算机满足最低硬件要求：至少拥有16GB内存和8GB显存[^2]。对于如此大规模的模型，建议使用具备更多GPU显存的专业级设备或云端服务来保障稳定性和效率。
#### 安装依赖项
安装必要的软件包和支持库之前，先确认操作系统版本并选择对应的安装指南部分：
##### 对于Windows用户：
```powershell
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers accelerate bitsandbytes
```
##### 针对Linux平台：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers accelerate bitsandbytes
```
##### macOS环境下：
由于macOS原生支持有限，推荐通过Docker容器化方式部署，具体步骤可参照官方文档说明。
#### 获取与加载模型
完成上述准备工作之后，可以继续执行如下Python脚本片段以实现模型实例化及推理过程初始化：
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Q4"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name_or_path,
device_map="auto", # 自动分配至可用CUDA设备上
)
def generate_text(prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)
generate_text("你好世界")
```
此段代码实现了从Hugging Face Hub拉取预训练权重文件，并利用这些权重构建了一个用于文本生成的任务管道。最后定义了一个简单的函数用来展示基于给定提示词生成回复的能力。
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- 最后一个例子可能会介绍如何将GEF集成到RCP应用程序中，并展示如何利用RCP的功能特性来增强GEF编辑器的功能，如使用RCP的透视图切换、项目管理以及与其他RCP插件的交互等。
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- 情况2