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使用 vLLM 部署 DeepSeek 模型，并通过 NextChat 打造高性能 ChatBot
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原文中文，约6300字，阅读约需15分钟。
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内容提要
本文介绍如何在亚马逊云中国区使用SageMaker部署vLLM优化的DeepSeek模型，并结合NextChat实现流式推理的聊天应用，以提升AI服务的效率与安全性。
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关键要点
- 本文介绍如何在亚马逊云中国区使用SageMaker部署vLLM优化的DeepSeek模型。
- vLLM是一种高效的LLM推理引擎，专为大型语言模型的高性能部署设计。
- vLLM的优势包括高效推理、流式推理支持、灵活兼容和资源优化。
- Amazon SageMaker提供快速部署、弹性扩展和私有化部署的优势。
- 模型部署通过SageMaker Endpoint实现，支持流式推理和实时响应。
- NextChat是一个基于Next.js的开源聊天应用，能够快速实现AI ChatBot服务。
- 改造NextChat调用逻辑以提高效率和安全性，使用SageMaker Endpoint进行推理。
- 流式响应的核心逻辑包括初始化客户端、构造请求Payload和解析流式响应数据。
- 使用text/event-stream格式的响应支持实时数据推送，避免轮询性能开销。
- 私有化部署相比公有API的优势包括数据安全、服务可用性和定制化需求。
- 本文方案显著提升了企业AI落地的能力，欢迎开发者和企业实践以上技术方案。
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