在ACK中使用KTransformers部署DeepSeek-R1模型
KTransformers框架实现了多种LLM推理优化,进一步减少了推理阶段的显存占用,从而提高推理性能和降低GPU资源成本。本文介绍如何在阿里云容器服务 Kubernetes 版中通过KTransformers实现高效部署671B参数的DeepSeek-R1-Q4_K_M量化模型推理服务。
迁移存量Web项目至Funciton AI
如果您已有一个Web项目工程代码,可以通过函数计算的Funciton AI平台托管该Web项目,实现Web服务的弹性高可用、按量付费、免运维等Serverless带来的价值,同时,通过代码仓库的绑定,实现Web项目的持续部署。
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基于ACK多机分布式部署DeepSeek满血版推理部署实战
本文深入解析基于阿里云容器服务ACK的DeepSeek-R1-671B大模型分布式推理实战方案。针对该千亿参数模型(671B)单卡显存不足的挑战,提出混合并行策略(Pipeline Parallelism=2 + Tensor Parallelism=8),结合阿里云Arena工具,实现在2台ecs.ebmgn8v.48xlarge(8*96GB)节点上的高效分布式部署。进一步演示如何将部署于AC...
轻量级AI革命:无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配部署指南
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域,DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能,成为众多开发者和企业关注的焦点。而其中的R1-1.5B模型,作为家族中参数量最小、资源需求最低的版本,更是备受青睐。下面就让我们来看看DeepSeek各模型之间的性能差异、应用场景...

"轻量级微调推理框架SWIFT:大模型时代的速度革命,让你秒变AI部署高手!"
随着人工智能技术的飞速发展,大模型逐渐成为业界关注的焦点。从GPT-3到BERT,再到最近的ChatGPT,这些大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著成果。然而,在享受大模型带来的便利的同时,我们也面临着模型部署和推理速度的挑战。在此背景下,魔搭社区推出了一款轻量级微调推理框架——SWIFT...
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