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wzjs 2025/9/13 21:32:54

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在 Linux 中，你可以将部署命令保存为可执行脚本文件，并通过终端直接调用。以下是几种常见且实用的方法：

方法 1：Shell 脚本（推荐）

步骤

创建一个 .sh 文件（例如 start_vllm.sh）：

#!/bin/bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 \
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--served-model-name Qwen2-7B-Instruct \--model /home/courseteam/models/models/Qwen2-7B \--port 20000

赋予执行权限：
```
chmod +x start_vllm.sh
```
直接运行：
```
./start_vllm.sh
```

优点

简单直接，适合快速部署
可扩展性高（可在脚本中添加环境变量、日志记录等）

方法 2：Systemd 服务（生产环境推荐）

步骤

创建服务文件 /etc/systemd/system/vllm.service：

[Unit]
Description=vLLM API Server
After=network.target[Service]
User=your_username
WorkingDirectory=/path/to/your/dir
ExecStart=/usr/bin/python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--served-model-name Qwen2-7B-Instruct \--model /home/courseteam/models/models/Qwen2-7B \--port 20000
Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=7"
Restart=always[Install]
WantedBy=multi-user.target

启用并启动服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable vllm
sudo systemctl start vllm

优点

支持开机自启
自动崩溃重启
集中管理日志（通过 journalctl -u vllm 查看）

方法 3：Python 脚本封装

步骤

创建 start_vllm.py：

import subprocessdef start_server():cmd = ["python", "-m", "vllm.entrypoints.openai.api_server","--served-model-name", "Qwen2-7B-Instruct","--model", "/home/courseteam/models/models/Qwen2-7B","--port", "20000"]env = {"CUDA_VISIBLE_DEVICES": "7"}subprocess.Popen(cmd, env=env)if __name__ == "__main__":start_server()

赋予执行权限并运行：

chmod +x start_vllm.py
python start_vllm.py

优点

适合需要预处理逻辑的场景（如动态加载配置）
可与其他Python代码集成

方法 4：Makefile（适合复杂流程）

步骤

创建 Makefile：

.PHONY: start
start:CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 \python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--served-model-name Qwen2-7B-Instruct \--model /home/courseteam/models/models/Qwen2-7B \--port 20000

运行：
```
make start
```

优点

适合多步骤部署（如先下载模型再启动）
开发者友好

方法 5：Docker 容器化

步骤

创建 Dockerfile：

FROM python:3.9
RUN pip install vllm
CMD ["python", "-m", "vllm.entrypoints.openai.api_server", \"--served-model-name", "Qwen2-7B-Instruct", \"--model", "/models/Qwen2-7B", \"--port", "20000"]

构建并运行：

docker build -t vllm-server .
docker run --gpus all -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 -p 20000:20000 vllm-server

优点

环境隔离
便于分发和版本控制

最佳实践建议

场景	推荐方案	关键优势
快速测试	Shell脚本	简单易用
生产环境长期运行	Systemd服务	高可靠性，自动恢复
需要复杂逻辑控制	Python脚本封装	灵活集成其他功能
团队协作/持续集成	Docker容器	环境一致性