DeepSeek-R1 671b 全参模型满血上线
# 调用文本摘要APIexport API_KEY="<你的 API KEY>"# 获取 API Key 方式如下,AK通过登录七牛的控制台-密钥管理获得# curl https://api.qnaigc.com/api/llmapikey -H "Authorization: <你的 AK>"curl https://api.qnaigc.com/v1/chat/completions \-H "Content-Type: application/json" \-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \-d '{"messages": [{"role": "user", "content": "七牛云提供 GPU 云产品能用于哪些场景?"}],"model": "deepseek-v3"}'
from openai import OpenAIurl = 'https://api.qnaigc.com/v1/'api_key = 'your api_key'client = OpenAI(base_url=url,api_key=api_key)# 发送带有流式输出的请求content = ""reasoning_content=""messages = [{"role": "user", "content": "七牛云提供 GPU 云产品能用于哪些场景?"}]response = client.chat.completions.create(model="deepseek-v3",messages=messages,stream=True, # 启用流式输出max_tokens=4096)# 逐步接收并处理响应for chunk in response:if chunk.choices[0].delta.content:content += chunk.choices[0].delta.contentif chunk.choices[0].delta.reasoning_content:reasoning_content += chunk.choices[0].delta.reasoning_content# Round 2messages.append({"role": "assistant", "content": content})messages.append({'role': 'user', 'content': "继续"})response = client.chat.completions.create(model="deepseek-v3",messages=messages,stream=True)
from openai import OpenAIurl = 'https://api.qnaigc.com/v1/'api_key = 'your api_key'client = OpenAI(base_url=url,api_key=api_key)# 发送非流式输出的请求messages = [{"role": "user", "content": "七牛云提供 GPU 云产品能用于哪些场景?"}]response = client.chat.completions.create(model="deepseek-v3",messages=messages,stream=False,max_tokens=4096)content = response.choices[0].message.contentreasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content# Round 2messages.append({"role": "assistant", "content": content})messages.append({'role': 'user', 'content': "继续"})response = client.chat.completions.create(model="deepseek-v3",messages=messages,stream=False)
1.73-bit 量化 671b 全参模型,显存需求大幅度降低至 158GB, 经我们测试验证,该模型在七牛云提供的 A100、V100、A10 等高性价比类型 GPU 服务器,均能实现快速推理,推理效率可达 7-8 token/s。 相对于 70B 及以下参数规模的蒸馏模型,671b 的全参模型激活的专家数更多,推理过程更精细,推理结果也更准确。
wget https://algorithm.qnaigc.com/DeepSeek/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M.gguf# 2.1安装ollamacurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh# 2.2创建Modelfile描述文件# 需要填写模型存放的路径cat <<EOF > DeepSeekQ1_ModelfileFROM ${PATH-TO-MODEL}/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M.ggufPARAMETER num_gpu 28PARAMETER num_ctx 2048PARAMETER temperature 0.6TEMPLATE "<|User|>{{ .Prompt }}<|Assistant|>"EOF# 2.3创建 ollama 模型# ollama会创建一个新模型,且大小与原始模型一样,如果/usr/路径下空间不足,# 可以手动指定存储路径:vim /etc/systemd/system/ollama.serviceEnvironment="OLLAMA_MODELS=/disk5/ollama/model"# 2.4配置完成后需要重启ollama:sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl restart ollama/usr/local/bin/ollama create DeepSeek-R1-UD-IQ1_M -f ${PATH-TO-MODEL}/DeepSeekQ1_Modelfile
ollama run DeepSeek-R1-UD-IQ1_M --verbose# 查看ollama日志:journalctl -u ollama --no-pager# 或访问本地APIcurl -X POST http://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{"model":"DeepSeek-R1-UD-IQ1_M", "prompt": "hello"}'
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