vLLM部署deepseek
时间: 2025-02-19 14:26:02 浏览: 249
### 如何将 DeepSeek 部署到 vLLM 平台上
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek 到 vLLM 平台,需确认环境满足特定条件。这包括但不限于安装必要的依赖库以及配置硬件资源以支持模型运算需求[^1]。
#### 下载模型文件
采用指定指令来获取 `DeepSeek-32B` 模型,此过程涉及设置环境变量并调用 Hugging Face 的命令行工具完成下载操作:
```bash
HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 \
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
```
上述命令会从 Hugging Face 模型仓库中拉取所需的预训练权重和其他必要组件[^2]。
#### 初始化与加载模型至内存
一旦模型被正确放置于本地存储位置之后,则可通过 Python 脚本初始化该实例,并将其加载入 RAM 或者 GPU 设备上准备用于推理服务。通常情况下,这部分逻辑会被封装成函数以便重复利用和维护管理。
对于 vLLM 特定集成部分来说,可能还需要额外引入官方 SDK 或 API 接口来进行适配调整,确保两者之间能够无缝衔接协作运作良好。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_downloaded_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Assuming you have a function to integrate with vLLM platform.
integrate_with_vllm_platform(tokenizer, model)
```
此处假设存在一个名为 `integrate_with_vllm_platform()` 的方法负责处理与目标平台之间的交互细节。
#### 测试验证部署效果
最后一步是对整个流程做全面测试,即向已上线的服务发送请求样本数据集,观察返回结果是否符合预期标准;同时监控系统性能指标如响应时间、吞吐量等参数表现情况,以此评估当前方案的实际效能水平。
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