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Intel B580 GPU 大模型容器推理实践：以 DeepSeek R1 Distill Qwen 7B 为例（一）

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• Added At: 2025-02-16 10:57:56
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TL;DR

文章分享了使用Intel B580显卡运行DeepSeek R1 Distill Qwen 7B模型的实践经验。作者推荐在Ubuntu 24.04环境下使用Docker容器进行模型推理，并详细介绍了硬件兼容性测试、系统配置、模型下载及推理验证过程。文章总结了显卡在模型推理中的性能表现，并展望了未来改进方向。

Summary

1. 硬件背景：

   • 作者最近收到了一些硬件配件，包括Intel B580显卡，并计划探讨其在模型推理中的应用。
   • 文章旨在分享使用Intel B580显卡运行DeepSeek R1 Distill Qwen 7B模型的实践经验。

2. 显卡性能与缺陷：

   • 性能：Intel B580能够运行小尺寸模型，速度相对较快，7B模型的速度约为60 token/s，1.5B模型的速度约为180 token/s。
   • 缺陷：显卡的主要问题是软件生态不完善，受限于团队协作和代码陈旧，导致最佳使用场景受限。

3. 操作系统选择：

   • 推荐使用Linux环境，特别是Ubuntu，因其市场占有率和软件包丰富程度。
   • 讨论了Ubuntu 22.04、24.04和24.10版本的优缺点，推荐24.04版本以获得更好的兼容性和支持。

4. 硬件兼容性测试：

   • 在Windows环境下进行硬件兼容性测试，确保硬件正常工作。
   • 使用NUC 12 Extreme进行测试，确认Resizable BAR支持情况。

5. 操作系统安装与配置：

   • 详细介绍了如何在Ubuntu 24.04上安装和配置系统，包括内核升级和软件源调整。
   • 强调使用Docker容器作为模型运行环境，以提高可维护性和部署便捷性。

6. 模型选择与下载：

   • 推荐使用10B以内的模型进行推理，以确保流畅的推理速度和足够的显存。
   • 提供了从HuggingFace下载模型的详细步骤和脚本。

7. 模型推理验证：

   • 使用Intel IPEX LLM团队提供的容器镜像验证模型推理效果。
   • 详细介绍了如何配置和运行容器，以及如何通过API调用模型进行推理。

8. 模型调用测试：

   • 提供了7B和1.5B模型的调用测试示例，展示了模型的响应时间和输出质量。
   • 讨论了如何通过调整模型参数来改进输出质量。

9. Dify应用验证：

   • 介绍了如何在Dify中配置和使用模型，展示了模型在文本补全任务中的表现。
   • 提供了1.5B模型的测试结果，展示了模型的理解和输出能力。

10. 总结与展望：

    • 文章总结了使用Intel B580显卡进行模型推理的实践经验，并展望了未来可能的改进和新技术的应用。
    • 预告了下一篇文章将探讨如何让显卡与最新技术栈的新容器环境进行模型推理。