vllm部署 deepseek
时间: 2025-02-16 18:09:37 浏览: 148
### 使用 vLLM 部署 DeepSeek 教程
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek 语言模型,需先安装合适的 Python 环境[^1]。建议使用虚拟环境来管理依赖项,这有助于避免不同项目之间的冲突。
#### 下载并配置 DeepSeek 模型
选择 `deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B` 模型作为实例进行说明。此过程涉及下载预训练权重文件以及相应的配置文件。对于量化版本,则特别注意遵循针对该特定变体的指南[^2]。
#### 安装 vLLM 及其依赖库
确保按照官方文档指示完成 vLLM 的安装流程。通常情况下,可以通过 pip 或者 conda 来简化这一操作:
```bash
pip install vllm
```
#### 加载与初始化模型
加载选定的 DeepSeek 模型到内存中,并对其进行必要的初始化设置。下面是一个简单的Python脚本片段用于展示这部分逻辑:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_your_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Initialize the model with vLLM specific configurations if needed.
```
#### 启动服务端口监听
最后一步是启动 HTTP API Server,使得外部应用能够通过 RESTful 接口访问已加载的语言模型。具体命令取决于所使用的框架和服务实现方式,在这里假设采用的是 FastAPI 结合 uvicorn 方案:
```bash
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```
其中 `app.main:app` 表示应用程序入口点位于名为 `main.py` 文件内的变量名叫做 `app` 的 ASGI 应用程序对象。
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