deepseek Vllm 部署
时间: 2025-02-09 11:04:17 浏览: 173
### 部署 DeepSeek VLLM
#### 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek VLLM,需先确认环境配置满足需求。由于该模型专注于超高效的大型语言模型(LLM)推理并采用 PagedAttention 技术来优化 GPU 显存利用率[^2],因此推荐使用具备强大计算能力的服务器或云平台。
#### 安装依赖项
考虑到不同硬件架构可能影响性能表现,建议依据具体设备情况手动安装必要的软件包以达到最优加速效果[^4]。例如:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
此命令适用于 CUDA 11.3 版本;请根据实际情况调整 URL 参数。
#### 使用 Helm 进行 Kubernetes 上的部署
一旦准备就绪,则可以通过 Helm 图表简化在 Kubernetes 环境下的安装过程。以下是查看和管理已部署资源的方法[^5]:
```bash
helm list -n deepseek # 列出所有属于 'deepseek' 命名空间内的 Helm 应用程序实例
helm uninstall kuberay-operator -n deepseek # 卸载名为 'kuberay-operator' 的应用程序及其关联组件
```
这些指令允许管理员轻松监控以及维护集群中的服务状态。
#### 性能评估与调优
鉴于 DeepSeek-R1 已经展示了卓越的成绩——不仅能在特定测试集上取得高分,而且还在编程挑战赛中超越众多对手[^3],所以在实际应用前应该充分考虑其优势领域,并据此规划应用场景。
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