大模型系列课程学习-基于Vllm/Ollama/Ktransformers完成Deepseek推理服务部署
1.机器配置及实验说明
基于前期搭建的双卡机器装机教程，配置如下：
| 硬件名称 | 参数 | 备注 |
|---|---|---|
| CPU | E5-2680V42 *2（线程28个） | 无 |
| GPU | 2080TI-22G 双卡 | 魔改卡 |
| 系统 | WSL Unbuntu 22.04.5 LTS | 虚拟机 |
本轮实验目的：基于VLLM/Ollama/ktransformers框架完成Deepseek大模型私有化部署，了解如何搭建大模型推理服务。
2.大模型推理框架介绍及实战
2.1 推理框架介绍
目前大模型推理框架主要包含VLLM/SGLang/ollama/ktransformer等框架，如下是各个框架的介绍：
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VLLM：是UC Berkeley大佬Ion Stoica组开源的大模型推理引擎。其在2023.6.20首次发布,为了实现快速推理，经过特别优化，具有高服务吞吐量，使用pagedAttention的有效注意力内存管理。连续批处理和优化的CUDA内核，此外还支持各种解码算法、张量并行和流式输出，支持huggingface模型格式，提供兼容OpenAI的API接口官网链接
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SGLang：是一个对标vLLM的大语言模型推理框架， 系统的整体架构如下图，分为前端和后端。 前端是对调用大语言模型的一些常用操作的抽象，提供一系列原语。 后端是具体的对推理过程的优化。 SGLang的两点主要的优化是RadixAttention和Structured output。在此基础之上，作为大模型推理的基础框架， 后续也有很多其他的系统优化工作是在SGLang框架上的。官网链接
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ollama:是一个简明易用的本地大模型运行框架,只需一条命令即可在本地跑大模型。开源项目，专注于开发和部署先进的大型语言模型（LLM）官网链接,支持guff模型格式
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KTransfomers:是一个由清华大学KVAV.AI团队开发的开源项目，旨在优化大语言模型（LLM）的推理性能，特别是在有限显存资源下运行大型模型。支持huggingface模型格式和guff的格式。
2.2 VLLM部署Deepseek大模型
为了方便快速部署，本轮实验采用Deepseek蒸馏模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B），可以从huggingface社区或者modelscope进行下载
步骤一：模型下载
- 国外下载链接：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/tree/main
- 国内下载链接：https://hf-mirror.com/deepseek-ai
- git方式下载：
git clone https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
步骤二：安装VLLM
需要注意的是，安装vllm有比较多的依赖，例如torch环境、cuda版本等
（1）nvcc -V 版本和nvidia-smi版本保持一致：
驱动报错：
cmake报错：
（2）torch版本依赖：安装vllm之前，虚拟环境中一定要有pytorch环境，否则会报错，这里建议部署的时候，新建环境，python和torch都安装最新版本，出错概率会小一些，否则会报如下错误：
```python
Preparing metadata (setup.py) ... error
error: subprocess-exited-with-error
× python setup.py egg_info did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> [6 lines of output]
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 2, in <module>
File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module>
File "/tmp/pip-install-sa81j1_y/xformers_5701c77d28094ba6bffdabe8c9ba5779/setup.py", line 24, in <module>
import torch
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
【错误分析】环境中未安装pytorch，按照驱动版本安装相应pytorch版本即可：
有时候还会遇到如下错误：
Please install it with "pip install transformers[torch]'
【错误解析】python的版本较老，对于一些新的模型不兼容，建议重建虚拟环境进行最新版本安装
（3）Xformer版本的依赖
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
torchvision 0.20.1+cu124 requires torch==2.5.1, but you have torch 2.6.0 which is incompatible.
【错误解析】Xformer版本与torch有强烈依赖关系，安装之前需要下载对应版本
对应关系可以参考xfomers官网链接
（4）安装VLLM
步骤三：配置模型，启动服务
（1）配置启动模型及配置sh 脚本
#启动时需要将注释内容删除，且对空格比较敏感
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model /mnt/e/NLP/deepseek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ #模型存放绝对路径
--served-model-name deepseek-qwen-1.5b \ # 配置的服务名称
--dtype=half \ #精度
--tensor-parallel-size 1 \ # 并行tensor
--max-model-len 1000 \ #最大模型长度
--trust-remote-code \
--gpu-memory-utilization 0.9 #gpu的利用率
（2）启动脚本 sh start.sh
模型占用显存:
(3)调用模型服务：
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" -H "Content-Type: application/json" --data '{
"model": "deepseek-qwen-1.5b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你是谁？"
}
]
}'
返回结果
2.3 ollama部署Deepseek大模型
步骤一：下载ollama
（1）网络下载：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh -o ollama_install.sh
（2）安装ollama
步骤二：下载Deepseek模型
ollama run deepseek-r1:1.5b
步骤三：模型测试
2.4 Ktransformer部署Deepseek大模型
步骤一：克隆仓库
git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
步骤二：安装ktransfomers库
pip install KTransformers -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simplesome-package
步骤三：启动模型
ktransformers --type transformers --model_path /mnt/e/NLP/deepseek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
步骤四：测试模型接口
curl -X POST "http://localhost:10002/v1/chat/completions" -H "Content-Type: application/json" --data '{
"model": "deepseek-qwen-1.5b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你是谁？"
}
]
}'
返回结果：
