Pentru servirea modelului complet DeepSeek-V3 sau DeepSeek-R1 (671B parametri) într-un mediu enterprise, vLLM oferă suport nativ pentru fragmentarea experților MoE pe noduri paralele:
# Rulare pe un nod cu 8x plăci grafice H100 (80GB VRAM)
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model deepseek-ai/DeepSeek-V3 --tensor-parallel-size 8 --trust-remote-code --max-model-len 32768 --gpu-memory-utilization 0.95 --port 8000PagedAttention gestionează eficient memoria KV Cache chiar și la mii de cereri simultane concurente.
Întrebări & Exemple practice:
Servirea Modelului DeepSeek cu vLLM și Tensor ParallelismAi o întrebare despre Servirea Modelului DeepSeek cu vLLM și Tensor Parallelism sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.