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# DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8

## 模型简介

`DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8` 是一个基于 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B` 模型进一步微调的专业化混合精度的 8-bit 量化大语言模型，专为 **DevOps** 与 **站点可靠性工程（SRE）** 场景优化。该模型继承了 DeepSeek-R1 系列强大的推理能力，通过使用 [ahmedgongi/Devops_LLM](https://huggingface.co/datasets/ahmedgongi/Devops_LLM) 数据集进行领域微调，显著提升了在以下任务中的实用性：

- 自动化脚本生成
- 系统监控分析
- 故障排查与根因定位

该模型适用于企业级系统管理、云原生运维平台开发等场景，为智能运维领域提供了兼顾性能与成本的高效解决方案。当前版本采用 8-bit 量化（INT8），通过 `bitsandbytes` 实现混合精度优化，线性层权重存储为 `torch.int8`，其他部分（如 Embeddings 和 LayerNorm）保持 `torch.float16`。

我们欢迎社区用户测试并分享使用经验，共同完善模型文档和应用场景！

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## 模型文件和权重

- **模型文件**:  
  模型权重以 huggingface.co 支持的标准格式存储（如 `.safetensors` 或 `.bin`），位于此仓库的根目录。  
  示例文件结构：
  ```
  ├── config.json
  ├── model.safetensors
  ├── tokenizer.json
  └── ...
  ```

- **量化信息**:  
  该模型采用 8-bit 量化（INT8），线性层权重为 `torch.int8`，非量化部分（如 Embeddings、LayerNorm）为 `torch.float16`，通过 `bitsandbytes` 实现混合精度优化。

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## 如何使用模型进行推理

本模型支持高效推理，已验证兼容 `vLLM` 和 `SGLang` 框架，以下提供SGLang使用示例(推荐)。
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### 1. 使用 SGLang 进行推理
`SGLang` 是一个高性能服务框架，适合复杂运维任务的快速推理。

#### 环境准备
```bash
pip install sglang
```

#### 启动 SGLang 服务
```bash
python -m sglang.launch_server --model-path [你的用户名]/DeepSeek-R1-Distill-SRE-Qwen-32B-INT8 --quant bitsandbytes --port 30000
```

#### Python 推理示例
```python
import openai
client = openai.Client(
    base_url="http://127.0.0.1:30000/v1", api_key="EMPTY")
# Chat completion
response = client.chat.completions.create(
    model="default",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位资深运维专家"},
        {"role": "user", "content": "分析以下日志并定位可能的故障原因：'2023-10-10 12:00:00 ERROR: Disk I/O timeout'。"},
    ],
    temperature=0,
    max_tokens=2048,
)
print(response.choices[0].message.content)
```

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## 模型细节

- **基础模型**: `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B`
- **微调数据集**: [ahmedgongi/Devops_LLM](https://huggingface.co/datasets/ahmedgongi/Devops_LLM)
- **量化**: 8-bit INT8（线性层权重），FP16（Embeddings、LayerNorm 等）
- **兼容框架**: `bitsandbytes`、`vLLM`、`SGLang`
- **推荐硬件**: NVIDIA GPU（支持 CUDA），推荐建议 48GB*2+ VRAM 以加载完整模型

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## 使用场景

- **自动化运维**: 生成脚本、配置管理。
- **系统监控**: 分析指标、生成告警规则。
- **故障排查**: 日志解析、根因分析。

该模型在 SRE 和 DevOps 场景中表现出色，尤其适合需要快速响应和资源优化的企业级应用。

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## 社区贡献

由于当前文档信息有限，我们鼓励社区参与：
- 在 huggingface.co 中的【交流反馈】提出问题、使用案例或改进建议。
- 提交 Pull Request 以补充模型细节、优化推理代码或分享运维相关的 Prompt 示例。

感谢你的使用与支持！如果有任何问题，请随时联系，微信：yorkoliu。

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