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开源一个在 A100 80GB × 4~5 条件下部署原版 DeepSeek V4.1 Flash 的配方
开源推广 (click for more details) 现在 DeepSeek V4.1 Flash 等比较新的模型需要用到诸如 fp8、fp4 等特性,而 A100 是 Blackwell(sm 80)架构的,对此没有原生支持。vllm 等工具的官方文档已经没有 A100 的配方,很多民间方案需要 A100 80GB × 8 才能跑起来,门槛过高。 前一阵发现了这个项目,作者通过重写算子等方法实现了 A100 80GB × 4 条件下部署原版 DeepSeek V4.1 Flash。如果需要视觉、DSpar…
内容摘要
作者:#c .1
板块:#开发调优
开源推广 (click for more details)
现在 DeepSeek V4.1 Flash 等比较新的模型需要用到诸如 fp8、fp4 等特性,而 A100 是 Blackwell(sm_80)架构的,对此没有原生支持。vllm 等工具的官方文档已经没有 A100 的配方,很多民间方案需要 A100 80GB × 8 才能跑起来,门槛过高。
前一阵发现了这个项目,作者通过重写算子等方法实现了 A100 80GB × 4 条件下部署原版 DeepSeek V4.1 Flash。如果需要视觉、DSpark 功能,可能还要再加一块卡。
这个项目里有很多作者个性化的配置,我部署的时候遇到了不少问题。比如:
OpenAI compatible 的交互行为有些异常,部分软件接入有问题
Token 解码存在一定问题,使 emoji 无法显示,部分情况下会发生截断
Dspark、图像链路、前缀缓存、1M 上下文等功能不能兼得(一些 DS 特有的技术解释可以参看我的 可视化)
在 AI Agent 的帮助下,我基本解决了上面这些问题,并进行了性能优化。测下来单线程解码速度可以到 55~85 token/s (具体取决于 Dspark 接受率等情况)。
既然得到开源项目的帮助,我的经验也一并开源:
github.com
GitHub - concentrate1/deepseekv4.1-A100-custom
通过在 GitHub 上创建帐户来为 concentrate1/deepseekv4.1-A100-custom 开发做出贡献。
虽然在有限的测试中没有发现新问题,但毕竟没有经过大规模验证,仅供参考。
资讯来源
LinuxDo