【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：基于vLLM 搭建高性能推理服务器
系列篇章????
| No. | 文章 |
|---|---|
| 01 | 【DeepSeek应用实践】DeepSeek接入Word、WPS方法详解：无需代码，轻松实现智能办公助手功能 |
| 02 | 【DeepSeek应用实践】通义灵码 + DeepSeek：AI 编程助手的实战指南 |
| 03 | 【DeepSeek应用实践】Cline集成DeepSeek：开源AI编程助手，终端与Web开发的超强助力 |
| 04 | 【DeepSeek开发入门】DeepSeek API 开发初体验 |
| 05 | 【DeepSeek开发入门】DeepSeek API高级开发指南（推理与多轮对话机器人实践） |
| 06 | 【DeepSeek开发入门】Function Calling 函数功能应用实战指南 |
| 07 | 【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：本地部署与API服务快速上手 |
| 08 | 【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：Web聊天机器人部署指南 |
| 09 | 【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：基于vLLM 搭建高性能推理服务器 |
| 10 | 【DeepSeek部署实战】基于Ollama快速部署DeepSeek-R1系列模型实战指南（Linux） |
| 11 | 【DeepSeek部署实战】基于Ollama+Chatbox零成本部署DeepSeek-R1系列模型攻略（Windows） |
| 12 | 【DeepSeek开发实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen与LangChain的本地大模型应用开发指南 |
目录
- 系列篇章????
- 前言
- 一、vLLM框架特性解析
-
- 1、高效内存管理
- 2、吞吐量王者
- 3、无缝生态集成
- 4、分布式推理支持
- 5、开源社区驱动
- 二、环境配置指南
-
- 1、基础环境要求
- 2、安装相关依赖
- 3、模型文件下载
- 三、模型推理实践
-
- 1、导入相关依赖包
- 2、定义LLM处理函数
- 3、指定模型地址&定义消息
- 4、获取输出结果
- 四、OpenAI API服务部署测试
-
- 1、发布OpenAI API服务
- 2、Completions API调用
- 3、Chat Completions API调用
- 4、命令行调用OpenAI API接口
- 五、最佳实践建议
-
- 1. 显存优化
- 2. 温度参数
- 总结
前言
大语言模型的落地应用离不开高效推理框架的支持，vLLM以其卓越的性能在众多框架中脱颖而出。本文将带你深入探索如何使用vLLM框架部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen大语言模型，无论是深度学习新手还是有经验的开发者，都能从中获取实用的知识和技能。
一、vLLM框架特性解析
1、高效内存管理
在大模型推理中，内存管理至关重要。vLLM独创的PagedAttention算法，如同为显存空间安排了一位智能管家。它借鉴操作系统虚拟内存管理机制，实现了KV缓存的动态分页管理。这意味着，当模型处理大量数据时，不再需要一次性占用连续的显存空间，而是像拼积木一样，动态分配所需的显存块。在实际应用中，相较于传统方案，vLLM的内存利用率提升高达24倍，这使得在有限的显存条件下，也能高效运行大模型，大大降低了硬件门槛。
2、吞吐量王者
vLLM在推理速度上堪称王者。它支持连续批处理（Continuous Batching）和异步推理，就像一位高效的流水线工人，在A100 GPU上实测，吞吐量可达HuggingFace Transformers的24倍。在处理长文本生成任务时，这种优势更为显著。连续批处理技术让vLLM无需等待前一批次推理完成，就能马不停蹄地接收新任务，充分榨干GPU的计算资源；异步推理则进一步提升了系统的并发处理能力，让多个推理任务并行执行，大大提高了整体处理效率。
