要成功實現DeepSeek大模型的私有化部署，絕非易事，從模型選型到基礎設施搭建，再到推理部署工程優化，每一個環節都需要精心規劃與考量。接下來，讓我們深入探討企業私有化部署DeepSeek的關鍵要點與策略。1DeepSeek模型選型在企業進行deepseek大模型私有化部署時，模型選型是至關重要的第一步，它直接關系到后續的應用效果與成本投入。通過業務場景適配性分析確定合適的模型，能讓企業充分發揮大模型的價值。DeepSeek提供了多種...

TorchServe是PyTorch中將模型部署到生產環境的一個解決方案。它用HTTP或HTTPSAPI封裝模型，可以處理多種任務，包括為部署模型分配workers、負責客戶端和服務器之間通信等。10月份發布的TorchServe0.12增加了對GenAI的支持，簡化了大語言模型的部署，增加了對主流模型引擎的內置支持，如vLLM和TRTLLM。vLLM引擎是目前執行LLM的最佳方式之一，TorchServe為vLLM部署到生產環境中提供了必要的一些功能，比如自定義metric、模型版本...

存儲系統在分布式LLM訓練中扮演著關鍵角色，需要滿足幾個關鍵要求。應與GPU的計算能力相匹配，以最大限度地利用其性能，避免因存儲瓶頸造成的資源浪費。應支持大規模結構化和非結構化訓練數據集的存儲，并在分布式處理環境中具備可擴展性。模型checkpoint的存儲和檢索在LLM訓練中也帶來了挑戰，需要系統滿足模型大小和訓練時長所決定的讀寫帶寬要求。滿足傳統企業級要求，例如數據保護、高可用性和安全性。本文參考了論文Llama3...

在過去的十年中，CUDA已經成為深度學習模型推理領域的核心技術。NVIDIA的CUDA技術優化了GPU的性能，提高了數據處理的速度和效率。然而，CUDA的主導地位也帶來了對NVIDIA硬件的依賴，這限制了在非NVIDIA平臺上進行高效推理的可能性。為了應對這一挑戰，近年來，開源社區和企業開始尋求開發不依賴于特定供應商的推理技術。Triton的崛起OpenAI開發的Triton編程語言應運而生，旨在為廣泛的硬件設備提供高效的并行編程方式。它允許開...