使用vLLM部署deepseek
时间: 2025-03-28 16:06:10 浏览: 71
### 使用 vLLM 部署 DeepSeek 模型
vLLM 是一种高效的大型语言模型推理框架,支持多种大模型的快速部署和优化。要使用 vLLM 来部署 DeepSeek 模型,可以按照以下方法操作:
#### 1. 安装依赖项
首先需要安装 vLLM 和其他必要的库。可以通过 pip 或者源码编译的方式完成安装。
```bash
pip install vllm
```
如果需要 GPU 支持,则需确保 CUDA 已正确配置并满足版本需求[^1]。
#### 2. 下载预训练模型权重
DeepSeek 提供了一系列开源的大规模语言模型,可以从其官方仓库下载所需的模型文件。通常这些模型会以 Hugging Face 的形式托管,因此可以直接通过 `transformers` 库加载模型权重。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "deepseek/large"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
```
此部分代码用于初始化 tokenizer 和模型实例[^3]。
#### 3. 转换模型到适合 vLLM 的格式
为了使模型兼容 vLLM 推理引擎,可能需要将其转换为目标框架可接受的形式。这一步骤类似于 OpenVINO 中使用的模型优化工具(如引用中的 MO.py),但具体实现取决于目标硬件平台和支持的模型格式。
对于 PyTorch 模型,推荐先保存为 `.bin` 文件再导入至 vLLM 运行环境。
```python
import torch
torch.save(model.state_dict(), 'deepseek_model.bin')
```
随后,在 vLLM 环境下加载该二进制文件作为输入参数之一[^2]。
#### 4. 启动服务端口并与客户端交互
最后一步是启动基于 HTTP/RESTful API 的接口以便外部程序调用已部署的服务。以下是简单的 Python 实现片段展示如何设置基本服务器逻辑:
```python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import List
from vllm import LLM, SamplingParams
app = FastAPI()
class Prompt(BaseModel):
text: str
@app.post("/generate/")
async def generate_text(prompt_data: Prompt):
llm = LLM('path/to/deepseek_model') # 替换实际路径
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
outputs = llm.generate([prompt_data.text], sampling_params=sampling_params)
results = []
for output in outputs:
generated_text = output.outputs[0].text
results.append(generated_text)
return {"generated_texts": results}
```
上述脚本定义了一个 RESTful Web Service,允许远程用户提交请求并通过指定提示词获得生成的结果字符串列表。
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