大模型vLLM部署教程，大模型部署框架！

本文目录一览：

• 1、vllm部署大模型接口,如何访问
• 2、vllm部署本地大模型
• 3、vllm部署实践:windows单显卡上部署qwen模型

vllm部署大模型接口,如何访问

VLLM部署大模型接口大模型vLLM部署教程的访问涉及一系列步骤，以下为大模型vLLM部署教程你详细介绍大模型vLLM部署教程：环境准备 安装VLLM：通过pip等工具按照官方文档指引安装VLLM库到合适的Python环境中。 确保依赖完整：比如CUDA等相关深度学习运行环境要正确配置，以保障高效运行。

环境准备Python环境：需安装Python 8及以上版本，确保兼容主流深度学习框架。依赖库：通过pip安装以下库：pip install transformers torch fastapi uvicorntransformers：提供模型加载与处理接口。torch：深度学习框架，支持模型运算。fastapi与uvicorn：构建并运行API服务。

000），即可访问基于HTML的交互界面，使用模型进行推理等操作。配置Mineru 集成设置：将Mineru与vLLM HTML Server进行集成。这可能涉及到一些代码层面的修改，确保Mineru能够正确调用vLLM提供的服务。例如，调整Mineru中与模型交互的部分代码，使其指向vLLM HTML Server的接口。

通过以上步骤和踩坑记录，相信你能够成功部署Deepseek-R1-14B模型，并充分利用vLLM的优势进行高效的AI应用开发。

vllm部署本地大模型

1、模型加载 选择模型：确定你要部署的大模型，如Hugging Face的开源模型等，并下载到本地或者确保有合适的访问权限。 加载模型：使用VLLM的相关函数将模型加载到内存中，这可能涉及模型权重的读取和初始化等操作。

2、轻量化本地部署：基于Docker容器技术，将模型权重、配置和依赖打包为统一格式，通过简单命令（如ollama run）快速启动，适合个人开发者或资源受限环境。单机环境优化：专为单机GPU使用设计，资源占用低，启动速度快，但大规模并发支持有限。

3、在MaxKB开源知识库问答系统中对接本地大模型时，选择Ollama还是vLLM是一个值得深入探讨的问题。

vllm部署实践:windows单显卡上部署qwen模型

环境准备：安装并启动WSL由于vLLM原生不支持Windows平台，需通过WSL（Windows Subsystem for Linux）部署Ubuntu系统：安装WSL：在Windows PowerShell中运行 wsl --install，安装完成后重启系统。

Qwen基于数万亿词条数据集进行预训练，通过SFT和RLHF对齐，使得模型符合人类偏好。数据来源涉及多语种，主要以英文和中文为主。分词采用基于BPE的高效方法，实现3万亿token的高质量预训练数据。模型设计基于改进的Transformer架构，采用LLaMA的训练方法。

在电脑本地部署Qwen模型（以Qwen3-30B模型为例）：环境配置：首先，用户需要配置好电脑的运行环境，包括安装必要的软件和库。下载模型：接下来，用户需要从Modelscope下载Qwen3-30B模型。这是模型运行的基础。运行模型：用户需要下载并安装vLLM，这是运行Qwen模型的关键工具。

硬件配置要求Yi-34B-Chat int4量化模型：可在单张4090显卡上运行，效果良好。

vLLM的优势总结低延迟推理：单条query推理速度是transformers库的3倍（T4环境下），满足实时交互需求（如聊天机器人、客服系统）。硬件适应性：在T4上表现优于A100（使用transformers），说明vLLM对中低端GPU的优化更有效，可降低部署成本。