要成功實(shí)現(xiàn)DeepSeek大模型的私有化部署，絕非易事，從模型選型到基礎(chǔ)設(shè)施搭建，再到推理部署工程優(yōu)化，每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要精心規(guī)劃與考量。接下來(lái)，讓我們深入探討企業(yè)私有化部署DeepSeek的關(guān)鍵要點(diǎn)與策略。1DeepSeek模型選型在企業(yè)進(jìn)行deepseek大模型私有化部署時(shí)，模型選型是至關(guān)重要的第一步，它直接關(guān)系到后續(xù)的應(yīng)用效果與成本投入。通過(guò)業(yè)務(wù)場(chǎng)景適配性分析確定合適的模型，能讓企業(yè)充分發(fā)揮大模型的價(jià)值。DeepSeek提供了多種...

TorchServe是PyTorch中將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境的一個(gè)解決方案。它用HTTP或HTTPSAPI封裝模型，可以處理多種任務(wù)，包括為部署模型分配workers、負(fù)責(zé)客戶端和服務(wù)器之間通信等。10月份發(fā)布的TorchServe0.12增加了對(duì)GenAI的支持，簡(jiǎn)化了大語(yǔ)言模型的部署，增加了對(duì)主流模型引擎的內(nèi)置支持，如vLLM和TRTLLM。vLLM引擎是目前執(zhí)行LLM的最佳方式之一，TorchServe為vLLM部署到生產(chǎn)環(huán)境中提供了必要的一些功能，比如自定義metric、模型版本...

存儲(chǔ)系統(tǒng)在分布式LLM訓(xùn)練中扮演著關(guān)鍵角色，需要滿足幾個(gè)關(guān)鍵要求。應(yīng)與GPU的計(jì)算能力相匹配，以最大限度地利用其性能，避免因存儲(chǔ)瓶頸造成的資源浪費(fèi)。應(yīng)支持大規(guī)模結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)，并在分布式處理環(huán)境中具備可擴(kuò)展性。模型checkpoint的存儲(chǔ)和檢索在LLM訓(xùn)練中也帶來(lái)了挑戰(zhàn)，需要系統(tǒng)滿足模型大小和訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)所決定的讀寫(xiě)帶寬要求。滿足傳統(tǒng)企業(yè)級(jí)要求，例如數(shù)據(jù)保護(hù)、高可用性和安全性。本文參考了論文Llama3...

在過(guò)去的十年中，CUDA已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)模型推理領(lǐng)域的核心技術(shù)。NVIDIA的CUDA技術(shù)優(yōu)化了GPU的性能，提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率。然而，CUDA的主導(dǎo)地位也帶來(lái)了對(duì)NVIDIA硬件的依賴，這限制了在非NVIDIA平臺(tái)上進(jìn)行高效推理的可能性。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，近年來(lái)，開(kāi)源社區(qū)和企業(yè)開(kāi)始尋求開(kāi)發(fā)不依賴于特定供應(yīng)商的推理技術(shù)。Triton的崛起OpenAI開(kāi)發(fā)的Triton編程語(yǔ)言應(yīng)運(yùn)而生，旨在為廣泛的硬件設(shè)備提供高效的并行編程方式。它允許開(kāi)...