教程链接：https://go.openbayes.com/O63pa
使用云平台：OpenBayes
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登录 http://OpenBayes.com，在「公共教程」页面，选择键部署 「使用 vLLM 部署 QwQ-32B」教程。
DeepSeek 教程
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选择「NVIDIA RTX A6000」以及「vLLM」镜像，OpenBayes 平台提供了 4 种计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。可以使用文章开头的邀请链接，获得 RTX 4090 使用时长！
稍等片刻，待系统分配好资源，当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」边上的跳转箭头，即可跳转至 Demo 页面。
进入网页后，即可与模型展开对话。在中间的输入框输入对话内容，模型支持文本输入、图片上传、文件上传和语音输入。
这里我们输入了一道应用题，可以看到模型很快给出了回复。并且相比传统指令调优模型，QwQ 具备思考和推理能力。
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