本地部署千问QwQ-32B模型
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作为千问QwQ-32B模型的推理框架,在一台阿里云GPU实例上构建千问QwQ-32B的推理服务。
双机分布式部署满血版Deepseek模型
DeepSeek-V3/R1是拥有671B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。
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。
如何使用服务器训练模型
如何使用服务器训练模型 大家好,这里是肆十二,之前有小伙伴反馈说自己的电脑只有cpu,没有GPU,也想要体验一下使用gpu训练模型,或者有的小伙伴反馈说自己所在的实验室提供了linux的服务器,但是不怎么会用,本期我们就来说说如何使用服务器来训练自己的模型。 获取服务器 如果你的实验室有服务器,那你就直接使用你们实验室的服务器即可,一般实验室的老师会提供给你服务器的IP地址、用户名以及密码这些信....
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