zxt_95的博客

本文详细记录了在NVIDIA H200 Tensor Core GPU服务器上离线部署DeepSeek-R1-0528（671B）大语言模型的完整流程。采用vLLM推理框架，通过8张H200显卡（140G显存/张）实现多卡并行，配置了FP8量化和前缀缓存优化。部署过程包括Docker环境搭建、vLLM容器启动、离线缓存配置以及Conda基准测试环境准备。测试使用vLLM官方工具，模拟高并发场景（200请求/秒），设置2048输入/512输出长度，完成10000次请求的性能评估。文档涵盖了硬件配置（Dell

Dify版本1.1.3的更新主要包括以下几个方面：首先，对文件上传的限制进行了调整，将单个文件上传的最大限制从10增加到1000，并修改了批量上传的相关限制。其次，对Docker的启动方式进行了调整，改为从本地web启动而非镜像启动。此外，还更新了Docker的配置文件，确保前端代码的正确构建和容器的顺利启动。这些改动旨在提升系统的文件处理能力和部署灵活性。

操作系统环境：ID=ubuntu显卡：NVIDIA GeForce RTX 4090Ollama：版本 0.6.5作用：Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。Dify：版本1.1.3Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，它致力于为开发者提供一站式、低代码甚至无代码的 AI 应用开发体验。Xorbits Inference（Xinference）是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。