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Qwen3-Coder-480B 私有化部署专业指南 一、部署核心配置方案 1. Docker环境优化 -  --shm-size=100g :配置超大共享内存,满足节点内8卡间高频数据交换需求,消除多进程通信瓶颈。 -  --gpus all :全量启用节点内GPU资源,结合 --tp 16 参数实现16卡协同计算,避免资源闲置。 - 辅助配置: --network host 与 --ipc host 模式减少网络与进程通信开销,为分布式计算提供高效环境。 2. NCCL通信协议配置 - 网络硬件绑定:通过 NCCL_IB_HCA=mlx5_0,...mlx5_8 指定节点内8张GPU对应的InfiniBand网卡,依托400Gbps高速链路实现低延迟通信。 - 通信参数优化: NCCL_IB_QPS_PER_CONNECTION=8 配置匹配单节点8卡并行通信需求,提升多卡协同效率。 3. SGLang框架核心参数设置 - 编译优化: --enable-torch-compile 启用PyTorch编译功能,针对A100的Tensor Core特性生成优化内核,推理速度提升20%-30%。 - 批处理控制: --torch-compile-max-bs 8 结合A100大显存优势,平衡吞吐量与延迟,支持高并发场景。 - 上下文扩展:通过 --context-length 131072 参数及YaRN技术,将上下文长度扩展至128k,满足长文本代码生成需求。 三、节点部署实现 主从节点核心差异 - 主节点:通过 --node-rank 0 标识,负责分布式任务初始化与协调,所有节点通过 --dist-init-addr ip:port 与其建立连接。 - 从节点:以 --node-rank 1 标识,专注于执行计算任务,与主节点保持参数一致性(除节点标识外),确保集群协同性。 通过上述配置,可在2×8×A100环境下构建高效、稳定的Qwen3-Coder-480B私有化部署方案,为企业提供专业级代码智能辅助能力。 #大模型 #私有化部署 #qwen #推理引擎 #人工智能
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potplay+deepseek+ollama本地部署全攻略 这可能是全网最硬核的PotPlayer教程!无需编程基础,三步实现: 1、 Whisper大模型实时生成字幕(附最新large-v3-turbo模型网盘) 2、直连DeepSeek/硅基流动API翻译(新用户注册福利领取攻略) 3、Ollama本地部署Qwen/DeepSeek离线翻译(附显存优化方案) 如果你觉得这个视频对你有帮助,别忘了“👍点赞”和“❤订阅”我的频道,这样你就不会错过接下来的教程了。同时,如果你有任何问题,请在**评论区**留言,我会尽快回复你。再次感谢观看,我们下个视频见! 视频中讲到的所有安装包下载地址 PotPlayer官网地址:https://potplayer.daum.net/ 网盘链接:https://pan.quark.cn/s/964a9ac0632c Faster-Whisper-XXL引擎下载链接:https://pan.quark.cn/s/0e596c709d91 large-v3-turbo文件下载链接:https://pan.quark.cn/s/043f5ee1b05d Chatgpt翻译插件官网地址:https://github.com/Felix3322/PotPlayer_Chatgpt_Translate 网盘连接:https://pan.quark.cn/s/eda64ad39a5f DeepSeek API官网地址:https://platform.deepseek.com/ 硅基流动官网地址:https://cloud.siliconflow.cn Ollama翻译插件下载地址:https://github.com/yxyxyz6/PotPlayer_ollama_Translate 网盘连接:https://pan.quark.cn/s/da9e0e4706d0 Ollama官网地址:https://ollama.com/ Ollama本地部署安装包网盘连接:https://pan.quark.cn/s/fd6bc2ffb343 #potplayer #deepseek #ollama #api #本地部署
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