基于 vLLM 搭建 DeepSeek-V2 Chat 服务

本文主要是介绍基于 vLLM 搭建 DeepSeek-V2 Chat 服务，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

直奔主题。

安装vLLM

官方实现的代码还没有 merge 到 vLLM 主分支，所以直接 git clone DeepSeek 的分支。

git clone https://github.com/zwd003/vllm.git
cd vllm
pip install -e .

源码安装大概耗时 10 分钟。

OpenAI 接口规范启动

官方 Github 放的是单条推理代码，如果需要启动 api 服务，直接用 OpenAI 接口规范启动即可：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model {YOUR_PATH}/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat --port 10000 --tensor-parallel-size 8 --gpu-memory-utilization 0.9 --max-model-len 8192 --trust-remote-code

首次启动大概耗时10分钟（8卡80G A100），后续启动差不多1分钟以内。
注：如果跑崩了出现OOM，启动时添加参数 --enforce-eager 即可解决。

接口测试

{"model": "{YOUR_PATH}/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat","messages": [{"role": "user", "content": "你是谁"}],"temperature": 0.3,"stream": false
}

参考链接：
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2

这篇关于基于 vLLM 搭建 DeepSeek-V2 Chat 服务的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---