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触屏网站meta标签巨量算数关键词查询

wzjs 2025/8/11 20:16:41

触屏网站meta标签,巨量算数关键词查询,舟山网站建设制作,网站开发人员兼职目录一、租用服务器到服务器连接VScode全流程（可选） 二、下载模型到本地服务器 1、进入魔塔社区官网 2、选择下载模型 3、执行下载三、部署VLLM 1 参考vllm官网文档 2 查看硬件要求 3 安装vLLM框架 4 启动模型 5 调用模型进行对话四、vLLM …

一、租用服务器到服务器连接VScode全流程（可选）

二、下载模型到本地服务器

1、进入魔塔社区官网

2、选择下载模型

3、执行下载

三、部署VLLM

1 参考vllm官网文档

2 查看硬件要求

3 安装vLLM框架

4 启动模型

5 调用模型进行对话

四、vLLM 本地部署的核心特点

✅ 1. 极致性能：高吞吐 + 低延迟

✅ 2. 高效显存利用，适配大模型

✅ 3. OpenAI API 完美兼容

✅ 4. 支持多种主流大模型

✅ 5. 灵活部署能力

五、适合人群

六、不太适合的人群或场景

七、典型应用场景

1. 本地化大模型 API 服务

2. 数据隐私要求高的企业应用

3. 模型评估、对比实验

4. 智能问答 / RAG 系统推理引擎

5. 高并发的 AI 接口服务部署

6. 模型能力展示和原型验证

总结

一、租用服务器到服务器连接VScode全流程（可选）

AutoDL连接VSCode运行深度学习项目的全流程教程：
【云端深度学习训练与部署平台】AutoDL连接VSCode运行深度学习项目的全流程-CSDN博客

AutoDL官网地址：AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL

这里介绍了 AutoDL 平台的使用方法，从平台简介、服务器租用、VSCode远程连接，到高级GPU监控工具的安装，适合中文开发者快速上手深度学习任务。

▲如果说电脑硬件配置太低（如：显存低于24GB），请根据【AutoDL连接VSCode运行深度学习项目的全流程教程】，通过云服务器来进行部署运行；

▲如果说电脑硬件配置足够高（如：显存24GB及以上），或者说有自己的服务器，可以直接跳过这一步；

二、下载模型到本地服务器

1、进入魔塔社区官网

魔塔社区官网地址：ModelScope 魔搭社区

2、选择下载模型

这里根据业务场景选择合适的模型类型和模型参数大小即可。

这里用SDK的下载方式下载模型：将代码复制到服务器中

3、执行下载

▲在服务器的数据盘中（autodl-tmp下 ）创建一个.py文件（如download_model.py）;

▲将复制的SDK下载代码复制到【download_model.py】 ;

▲修改存放路径为数据盘：cache_dir="/root/autodl-tmp"；

#模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen3-0.6B',cache_dir="/root/autodl-tmp")

cache_dir="/root/autodl-tmp"表示存放的路径，/root/autodl-tmp为数据盘路径；

#出发路径：服务器根目录#查看当前位置
ls#进入到数据盘路径
cd autodl-tmp/#运行下载脚本download.py
python download.py

【注意】

▲下载完后，提示成功的信息可能会夹在进度条的中间，按下【回车】即可继续操作

▲验证模型文件是否下载完整？

这种情况主要出现在下载大参数模型时（如7B及以上参数模型），下载中途可能会因为网络问题导致文件下载失败从而终止。这种情况只需再次执行下载命令（如:python download.py）,即可继续下载，中断反复执行即可，直到出现下载成功的提示信息即可。

▲模型资源重复

在下载模型时，有的模型文件可能会出现2个模型资源文件夹，不过这都不影响，不管用哪一份都可以；

三、部署VLLM

1 参考vllm官网文档

VllM文档参考地址：vLLM - vLLM 文档

因为VLLM的更新快，所以在部署过程中以官方文档为准

2 查看硬件要求

确保自己电脑硬件要求是否符合该要求，否则无法正常运行；

【知识扩展】

GPU 计算能力 7.0 或更高能干嘛？

用途：AI 训练/推理（像 ChatGPT 模型）、科学计算、游戏光线追踪、3D 渲染、大数据处理。

为什么越高越好：

更快：更多核心、更高效的计算（像张量核心加速 AI）。

更强：支持高级指令，处理复杂任务。

更省电：新架构能效更高。

更兼容：支持最新软件和算法。

符合 7.0 或更高要求的 GPU

Volta（7.0）：Tesla V100、TITAN V

Turing（7.5）：RTX 2080 Ti、RTX 2070、RTX 2060、T4

Ampere（8.0/8.6）：RTX 3090、3080、3060、A100、RTX A6000

Ada Lovelace（8.9）：RTX 4090、4080、4070

Hopper（9.0）：H100、H200

Blackwell（9.x）：B100、B200（数据中心用）

建议

个人/游戏：选 RTX 3060、4070、4090，性价比高。

AI/专业：选 A100、H100，算力强但贵。

查具体型号：去 NVIDIA 官网（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）或用 nvidia-smi 工具。

如果有具体需求（比如预算、用途），告诉我，我再帮你缩小范围！

3 安装vLLM框架

第一步：创建虚拟环境

在服务器中执行以下命令

#创建一个虚拟环境
conda create -n vllm python=3.12 -y

▲vllm表示虚拟环境名称（可自定义）；

▲python=3.12 表示python版本，根据vllm官方指定版本即可；

第二步：激活虚拟环境

sourch activate vllm

或

conda activate vllm

【可能报错】
root@autodl-container-9b344ca36c-008f014e:~/autodl-tmp# conda activate vllm
CondaError: Run 'conda init' before 'conda activate'                           root@autodl-container-9b344ca36c-008f014e:~/autodl-tmp# sourch activate vllm   
bash: sourch: command not found      
修复 Conda 激活问题

运行以下命令初始化 Conda：
conda init bash
然后重新打开一个终端（或运行 source ~/.bashrc 让改动立即生效）：
source ~/.bashrc
然后你就可以正常激活虚拟环境了：
conda activate vllm

第三步：安装vllm

pip install vllm

4 启动模型服务

vllm serve /root/autodl-tmp/Qwen/Qwen3-0.6B

▲/root/autodl-tmp/Qwen/Qwen3-0.6B 表示模型本地保存模型的绝对路径

5 调用模型进行对话

#进入数据盘路径下
cd root/autodl-tmp#运行test.py脚本
python test.py

执行代码如下

#使用openai的API风格调用本地模型
from openai import OpenAIclient = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1",  api_key="yyds"  # 填任意非空字符串即可（vLLM/Ollama 不验证）
)chat_completion = client.chat.completions.create(model="/root/autodl-tmp/Qwen/Qwen3-0.6B",  messages=[{"role": "user", "content": "你好，做个自我介绍"}]
)print(chat_completion.choices[0].message.content)

【扩展命令】

#退出虚拟环境
conda deactivate#查看你当前机器上所有 Conda 虚拟环境
conda info --env#彻底删除名为 vllm 的 Conda 环境及其所有内容
conda remove -n vllm --all