vllm deepseek70b部署
时间: 2025-06-05 18:39:53 浏览: 11
### 部署 VLLM 和 DeepSeek-70B 模型的教程
#### 1. 安装依赖项
为了成功部署 `vLLM` 和 `DeepSeek-70B` 模型,首先需要安装必要的 Python 库和其他工具。以下是推荐的环境设置方法:
```bash
pip install vllm transformers torch accelerate safetensors
```
这些库提供了加载大型语言模型所需的接口和支持。
#### 2. 下载模型文件
由于 `DeepSeek-R1-70B` 是一个超大规模模型(拥有约 700 亿参数),因此下载过程可能较为耗时。可以利用 ModelScope 的 API 来完成这一操作[^1]:
```python
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download(
'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B',
cache_dir='/root/models',
revision='master'
)
print(f"Model downloaded to {model_dir}")
```
上述代码片段会将指定版本的模型存储到 `/root/models` 文件夹下,并返回实际路径供后续调用。
#### 3. 显卡资源配置
考虑到该模型的巨大尺寸及其对计算资源的需求,在规划硬件架构时需特别注意 GPU 数量以及每张显卡可用内存大小等因素[^2]。通常情况下,至少需要四块 NVIDIA A100 或同等性能级别的设备才能顺利运行未压缩版的 DeepSeek-70B;如果采用 FP16 数据格式,则理论上可降低一半以上的显存占用率。
#### 4. 启动服务端程序
为了让基于 Web 的应用程序能够访问训练好的神经网络结构并接收实时响应数据包,可以通过如下方式启动后台监听器实例[^3]:
创建名为 `start_vllm.sh` 的脚本文件:
```bash
#!/bin/bash
# 设置工作目录
cd /path/to/model/folder || exit
# 开启 vLLM 服务器进程
vllm serve \
--model DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B \
--tensor-parallel-size 4 \
--gpu-memory-utilization 0.95 \
--port 6006 &
echo "vllm server is running in the background with PID $!"
```
赋予执行权限后再运行它即可让整个框架处于待命状态等待客户端连接请求到来。
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#### 注意事项
- **量化技术**: 如果目标平台无法满足原始精度下的最低规格门槛, 可考虑引入 INT8 等低比特表示形式来进一步削减消耗开销.
- **分布式支持**: 对于超出单机处理极限的任务场景, 探索多节点协作方案不失为一种有效途径.
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