vllm部署deepseek-R1
时间: 2025-03-05 19:36:03 浏览: 106
### 使用 vllm 部署 DeepSeek-R1 模型
为了成功部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型,需遵循一系列配置和命令来设置环境并启动服务。
#### 安装依赖库
确保安装了必要的 Python 库 `vllm` 版本为 0.6.6。可以通过 pip 命令完成此操作:
```bash
pip install vllm==0.6.6
```
#### 下载模型文件
前往指定的下载网址获取预训练好的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型文件[^1]。通常情况下,这些资源会被打包成压缩包形式提供给用户下载。
#### 加载与初始化模型
加载已下载的模型权重到内存中,并创建相应的推理引擎实例以便后续调用。以下是具体的实现方式:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name_or_path = "./path_to_downloaded_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# 初始化 vLLM 推理器
from vllm import LLMEngine
engine = LLMEngine(
model=model,
tokenizer=tokenizer,
dtype="float16", # 可选参数:降低精度以节省显存空间
tensor_parallel_size=torch.cuda.device_count() # 利用多GPU加速计算过程
)
```
#### 发起预测请求
通过构建输入序列并向推理引擎发送查询来进行实际的任务处理。下面是一个简单的例子展示如何执行这一流程:
```python
input_text = "你好,世界!"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda')
with torch.no_grad():
outputs = engine.generate(inputs.input_ids)[0]
generated_text = tokenizer.decode(outputs.cpu().numpy(), skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
```
以上就是使用 vllm 来部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的基本方法概述。需要注意的是,在生产环境中可能还需要考虑更多因素如性能优化、错误恢复机制等。
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