DeepSeek已遵循MIT协议实现了开源,本文介绍使用百度智能云GPU服务器来实现DeepSeek的本地部署。 模型部署 安装环境 硬件环境 百度智能云 GPU 服务器。 计算型 GN5 服务器, 推荐最低配置 16 核 CPU,64GB 内存,Nvidia Tesla A10 单卡 24G显存,搭配 100GB SSD 数据盘, 安装 Windows Server 2022系统 。
适合短期需求,用完可立即释放实例,节省费用 规格 可选规格为当前可用区资源: 小微型:轻便灵活,价格优惠 标准型:通用规格,高性价比 内存增强型:高内存配置,适用大数据量读写 CPU增强型:高CPU配置,适用高逻辑运算并发读写 说明:每种规格都有对应的CPU核数、内存、最大本地磁盘和最大连接数。
测结束时间 QPS(次/秒) Average Latency(微秒) 99th Percentile Latency(微秒) 99.9th Percentile Latency(微秒) 32G内存 128byte 数据小于内存 recordcount=125000000(约16G数据
结合新硬件架构的特性,AI Infra 团队可以基于对上层模型算法特性的深度理解,进一步做 AI 工程上的软件优化,充分释放硬件潜能,在吞吐量、首 Token 延迟(TTFT)、每 Token 处理时间(TPOT)等核心指标上实现突破性增长。 这些 AI Infra 优化不仅显著提升了系统整体效率,更大幅降低了硬件的 Token 的成本,成为企业落地大模型的关键胜负手。
注意事项 DTS 在执行全量数据迁移时将占用源库和目标库一定的资源,可能会导致数据库服务器负载上升。如果数据库业务量较大或服务器规格较低,可能会加重数据库压力,甚至导致数据库服务不可用。建议您在执行数据迁移前谨慎评估,在业务低峰期执行数据迁移。
如果触发逐出时没有符合条件的Key,且后台线程正在释放内存(例如删除大Key)时,则需要等待至后台线程释放内存至Maxmemory以下或后台线程释放内存结束。 根据业务需求,修改 maxmemory-policy 参数,调整内存逐出策略。扩容实例规格,尽量避免到达Maxmemory触发内存逐出。 ExpireCycle 一次清理过期Key周期的耗时。 通常在删除大Key时产生。
Plain Text 复制 1 parameters: 2 memRequest: 4Gi #可选,指定fuse pod内存的请求值,默认为4Gi 3 memLimit: 64Gi #可选,指定fuse pod内存的上限值,默认为64Gi 4 cpuRequest: 4000m #可选,指定fuse pod cpu的请求值,默认为4000m 5 cpuLimit: 16000m #可选,指定fuse
RDMA技术可显著降低网络延迟并提升吞吐量,适用于高性能计算、AI训练、分布式存储等对网络性能要求严苛的场景。 RDMA介绍 RDMA(Remote Direct Memory Access,远程直接内存访问)是一种高性能网络通信技术,旨在解决传统网络传输中服务器端数据处理的延迟问题。RDMA允许数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机,无需双方操作系统的介入。
它主要基于SPDY协议,在请求方式、状态码、URI和多数HTTP Header字段都和HTTP/1.1 保持高度兼容,并在此基础上有下述优化,提高浏览器的页面加载速度、减少网络延迟: 单个长连接: 单一页面可一直复用一个连接,无需新建连接,可优化由于创建多个TCP连接导致的时延,提高吞吐量。
集群规格 项目 说明 节点规格 1/2/4/8/16/32/64(GB),每个节点 CPU 1 核 节点分片数量 2/4/6/8/12/16/24/32/48/64/96/128 总总量 节点规格 * 节点分片数量 总QPS参考 每 GB 的数据容量,预留 3000 的 QPS 总最大连接数 每 50000 的 QPS,提供 60000 的 连接数