双机分布式部署满血版Deepseek模型
DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合(MoE)模型,且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架,在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。
本地部署通义千问QwQ-32B模型
通义千问QwQ-32B是阿里云开源的320亿参数推理模型,通过大规模强化学习在数学推理、编程及通用任务中实现性能突破,支持消费级显卡本地部署,兼顾高效推理与低资源消耗。本文将介绍如何利用vLLM作为通义千问QwQ-32B模型的推理框架,在一台阿里云GPU实例上构建通义千问QwQ-32B的推理服务。
双机分布式部署满血版Deepseek模型
DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合(MoE)模型,且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架,在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置,即可实现开箱即用。
本地单机部署满血版DeepSeek模型
DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合(MoE)模型,且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用SGLang作为DeepSeek模型的推理框架,在一台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置,即可实现开箱即用。
如何本地部署DeepSeek
DeepSeek-V3/R1是拥有600B以上参数量的专家混合(MoE)模型,并已经开源了模型权重。本文为您介绍在GPU实例上部署DeepSeek-R1蒸馏模型推理服务。
modelscope前部署的CSANMT模型迁移到了另一台服务器上,显卡是一样的翻译速度变慢了好多?
将ModelScope前部署的CSANMT模型迁移到另一台具有相同显卡、代码和环境的服务器后,发现翻译速度变慢,查看日志后发现似乎没有使用GPU。但是在本地环境中,GPU是可用的,nvidia-smi和nvcc等命令也有效。以下是日志信息:"
请问ModelScope,将微调好的模型导出onnx文件,可以部署到阿里云服务器或者函数计算等等?
请问ModelScope,将微调好的模型导出onnx文件,可以部署到阿里云服务器或者函数计算等等产品中吗?然后再在自己的项目中使用api调用模型传参数
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