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要让vLLM通过ModelScope下载模型而非HuggingFace，需要完成以下关键步骤：

1. 设置环境变量
   在运行vLLM前通过命令export VLLM_USE_MODELSCOPE=True指定模型来源。此变量需在初始化vLLM引擎前生效，可临时设置或写入.bashrc文件永久生效。

2. 模型存储路径配置（可选）
   若需自定义模型缓存路径，设置环境变量export MODELSCOPE_CACHE=/your/custom/path/。否则默认路径为~/.cache/modelscope/hub，需注意磁盘空间是否充足。

3. 多卡运行注意事项
   使用多GPU时需满足：

   • 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES指定可见显卡
   • Attention Head数量需能被GPU数量整除（如40 Head需用2/4/5/8等卡数）
   • 调整--tensor-parallel-size参数与显卡数量一致

4. 模型下载与加载
   示例命令：

   # 单卡启动示例
   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
   --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-14B \
   --served-model-name deepseek-r1 \
   --trust-remote-code# 多卡启动示例（需提前设置VLLM_USE_MODELSCOPE）
   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
   --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-14B \
   --tensor-parallel-size 4 \
   --max-model-len 8192
   

5. 常见问题处理

   • 空间不足：通过MODELSCOPE_CACHE指定大容量存储路径
   • 并行错误：检查Head数与GPU数的整除关系
   • 版本冲突：建议使用Python3.8+和vLLM 0.3.0+版本

通过上述配置，vLLM会自动从ModelScope镜像源下载模型文件，下载速度相比HuggingFace可提升5-10倍。实际部署时建议配合modelscope库的snapshot_download方法预下载模型，避免服务启动时的长时间等待。