4 种方法在本地部署蒸馏版的DeepSeek-R1

本文介绍了四种让DeepSeek-R1等本地运行大型语言模型(LLM)的方法:Ollama、LM Studio、vLLM和LlamaCPP。Ollama简单易用;LM Studio提供图形化界面方便切换模型;vLLM追求高性能且兼容OpenAI API;LlamaCPP跨平台且高效,适合用户自定义设置。无论哪种方式,都能让用户拥有强大的本地LLM助手。

​vLLM 获十倍增长!2025目标:单卡吊打GPT-4o​

小小vLLM在2024年下半年部署GPU使用时长增长10倍。它在GitHub上的星标数量、贡献者数量、月下载量分别增长了2.3倍、3.8倍和4.5倍,支持多种模型架构及硬件平台。计划实现单GPU运行GPT-4级别模型,并将量化、前缀缓存等功能标配。