腾讯云国际代理：如何在腾讯云GPU服务器上部署私有化大模型？附GPU简介
本文讲如何用最低成本在腾讯云上部署专属大模型？首先来了解部署专属大模型前期的工作准备和腾讯云GPU服务器的简介。
一、准备工作
已创建腾讯云账号；没有账号的可找翼龙云@yilongcloud获取帮助及提供用云方案。
已完成服务器选型配置。
服务器配置推荐如下：
GPU：NVIDIA T4/A10/A100
CPU：32核以上
内存：64GB以上
软件环境：
操作系统：主流的操作系统如 Windows 10/11、Ubuntu 等都可以用于大模型部署。Windows 系统对于新手来说可能更友好，操作界面熟悉。Ubuntu 则在一些专业领域更受青睐，其开源特性和良好的兼容性，让很多开发者爱不释手。
Python 环境：Python 是大模型开发和部署的核心语言。我们需要安装 Python 3.7 及以上版本。可以从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/ ）下载安装包进行安装。安装完成后，别忘了配置好环境变量，这样才能在命令行中顺利使用 Python。
二、腾讯云GPU服务器简介
是什么：
GPU 云服务器（Cloud GPU Service）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。
产品优势：
实例性能卓越可靠 实时加速计算
GPU 云服务器具有超强的计算性能：
采用主流的 GPU 和 CPU。
提供了强大的单双精度浮点运算能力，单机峰值计算能力最高突破：单精度浮点运算125.6T Flops，双精度浮点运算62.4T Flops。
服务稳定安全
GPU 云服务器提供安全可靠的网络环境和完善的防护服务：
GPU 云服务器位于25G网络环境中（部分10G网络），内网时延低，提供优秀的计算能力。
支持和 云服务器 CVM、 私有网络 VPC、 负载均衡 CLB 等的业务对接，不增加额外的管理和运维成本，内网流量免费。
完善的安全组和网络 ACL 设置，让您能控制进出实例和子网的网络入出站流量，并进行安全过滤。
与云安全无缝对接，享有云服务器同等的基础云安全基础防护和高防服务。
实例部署迅速
支付流程简单，即买即用。
入门简单，用户可以迅速搭建一个 GPU 实例，并且与云服务器 CVM 采用一致的管理方式，无需跳板机登录，简单易用。
GPU 云服务器与 负载均衡 CLB、云硬盘 等多种云产品无缝接入，清晰的 NVIDIA 显卡驱动安装、部署指引，无需硬件扩展、驱动安装。
腾讯云GPU服务器进行大模型部署优势
性能优势
T4/A10/A100等多种GPU配置可选；支持GPU直通，性能损耗极小；网络带宽大，数据传输快速。
成本优势
多种付费方式：按量计费、包年包月、竞价实例；
按需付费，避免硬件投资；
弹性伸缩，根据负载调整；
预付费更优惠，长期使用更划算；
相比其他云服务商，价格更具竞争力；
新用户专享优惠和试用额度。
运维优势
完善的监控系统；自动化运维工具；专业的技术支持。
三、模型部署流程
1. 模型准备
首先，我们需要准备好微调后的模型文件。假设你已经有了一个基于ChatGLM2-6B微调的模型：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your_model_path", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("your_model_path", trust_remote_code=True)
2. 模型优化
为了提高推理效率，我们可以采用以下优化方案：
量化优化
# 8比特量化
model = model.quantize(8)
# 或使用bitsandbytes进行量化
from transformers import BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)
- 模型并行
# 使用accelerate进行模型并行
from accelerate import dispatch_model
model = dispatch_model(model, device_map="auto")
3. 部署服务
我们使用FastAPI构建高性能的推理服务：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class QueryRequest(BaseModel):
text: str
max_length: int = 2048
temperature: float = 0.7
@app.post("/generate")
asyncdef generate(request: QueryRequest):
inputs = tokenizer(request.text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(
**inputs,
max_length=request.max_length,
temperature=request.temperature
)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return {"response": response}
4. vLLM部署优化
对于T4等显存较小的GPU，使用vLLM进行部署时需要特别注意参数优化。以下是一个在T4上成功部署的示例配置：
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--served-model-name Llama-3.2-1B-Instruct-sft \
--model /root/autodl-tmp/code/model \
--host=0.0.0.0 \
--port=6006 \
--dtype=half \
--enable-chunked-prefill=False \
--gpu-memory-utilization=0.85 \
--max-model-len=32768 \
--max-num-batched-tokens=32768 \
--max-num-seqs=512 \
--swap-space=2
参数说明：
--dtype=half：使用半精度（FP16）减少显存占用
--gpu-memory-utilization=0.85：控制GPU显存使用率，避免OOM
--max-model-len=32768：设置最大序列长度
--max-num-batched-tokens=32768：控制批处理的token数量
--max-num-seqs=512：限制并发序列数
--swap-space=2：设置交换空间大小，帮助管理显存
--enable-chunked-prefill=False：禁用分块预填充，提高稳定性
这些参数设置可以有效解决T4显卡上的显存不足问题，同时保持较好的推理性能。根据实际需求，你可以适当调整这些参数。
四、安全组配置
部署完成后，需要正确配置腾讯云安全组，以确保API服务能够被外部访问：
1. 创建安全组
登录腾讯云控制台；进入【安全组】页面；点击【新建安全组】；选择【自定义】模板。
2. 配置入站规则
添加以下入站规则：
允许HTTP(80)端口
允许HTTPS(443)端口
允许自定义API端口（如8000）
允许SSH(22)端口用于远程管理
3. 配置出站规则
建议仅开放必要的出站连接
如果需要下载模型或包，确保能访问相关地址
4. 应用安全组
在云服务器列表中选择你的GPU实例
点击【更多】->【安全组】->【配置安全组】
选择新创建的安全组并应用
5. 安全建议
建议限制API访问IP范围
使用HTTPS进行加密传输
实现接口认证机制
定期更新安全组规则
监控异常访问情况
五、部署过程中的常见问题及解决方法
1. 内存不足：当模型运行时提示内存不足，首先检查一下是否同时运行了过多其他占用内存的程序。关闭不必要的程序后，尝试增加虚拟内存。在 Windows 系统中，可以通过 “系统属性 - 高级 - 性能设置 - 高级 - 虚拟内存更改” 来设置。如果还是不行，可能需要升级物理内存。
2. GPU 驱动问题：如果GPU 没有正常工作，可能是驱动版本不兼容。前往 GPU 厂商的官方网站，下载并安装最新的驱动程序。例如，NVIDIA 的驱动可以从 NVIDIA 官网下载。安装完成后，重启电脑再尝试运行模型。