vllm 部署 deepseek
时间: 2025-05-30 10:31:54 浏览: 14
### VLLM 和 DeepSeek 模型集成方案
VLLM 是一种高效的大型语言模型推理框架,而 DeepSeek 提供了一系列高质量的大规模预训练语言模型。为了实现两者的集成并成功部署,可以考虑以下几个方面:
#### 1. **环境准备**
在开始之前,需确保安装必要的依赖库以及配置好运行环境。通常情况下,推荐使用 Python 虚拟环境来管理项目所需的包版本。
```bash
pip install vllm deepspeed torch transformers
```
上述命令会安装 `vllm` 及其相关依赖项,同时也包含了支持 DeepSpeed 的加速功能[^1]。
---
#### 2. **加载 DeepSeek 模型**
DeepSeek 提供了多个变体的开源大语言模型(如 `deepseek-base`, `deepseek-lm`),这些模型可以通过 Hugging Face Transformers 加载。以下是加载模型的一个简单示例代码片段:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_name = "deepseek/deepseek-xxl"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
device_map="auto", # 自动分配到 GPU 或 CPU
torch_dtype=torch.float16 # 使用半精度浮点数减少内存占用
)
```
通过设置参数 `device_map='auto'` 和 `torch_dtype=torch.float16`,可以在多设备环境中高效利用硬件资源[^4]。
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#### 3. **集成 VLLM 进行高性能推理**
VLLM 支持批量处理请求和动态调整序列长度的能力,这使得它非常适合用于生产级别的 LLM 推理服务。下面是一个简单的集成例子:
```python
from vllm import LLM, SamplingParams
# 初始化 VLLM 并指定模型路径
llm = LLM(model=model_name)
# 设置采样参数 (可以根据需求自定义温度、top-p 等超参)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
# 输入提示文本
prompts = ["Tell me about artificial intelligence.", "Explain quantum computing."]
# 执行推理
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params=sampling_params)
for output in outputs:
print(output.outputs[0].text) # 输出生成的结果
```
此部分展示了如何将 DeepSeek 模型与 VLLM 结合起来完成实际的任务推断过程。
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#### 4. **Web API 构建**
为了让其他应用程序能够调用该集成的服务,建议创建 RESTful Web API 来暴露接口。这里可以选择 Flask 或 FastAPI 来快速搭建服务器端逻辑。
以下是一段基于 FastAPI 的简化版实现:
```python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import List
app = FastAPI()
class PromptRequest(BaseModel):
prompts: List[str]
@app.post("/generate/")
async def generate_text(request: PromptRequest):
global llm, sampling_params
outputs = llm.generate(request.prompts, sampling_params=sampling_params)
results = [output.outputs[0].text for output in outputs]
return {"results": results}
```
启动这个应用之后,外部客户端就可以发送 POST 请求至 `/generate/` 地址获取响应数据。
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#### 5. **扩展能力:结合 Elasticsearch 实现检索增强生成**
如果希望进一步提升系统的智能化水平,则可引入搜索引擎技术作为辅助手段之一。例如借助 Elasticsearch 对历史对话记录或者领域专业知识文档索引后,在每次生成前先查询相关内容提供给模型参考[^2]。
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