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环境准备 配置步骤 一、配置 GPU 云服务器 二、安装 conda 三、显卡驱动安装 四、vllm 安装 五、大模型下载与运行 客户端调用测试
环境准备
1. anaconda
2. python 环境
3. VLLM（注：只可运行在Linux系统中）
4. 云服务器或本地物理服务器；（本文以云服务器部署为例）
配置步骤
一、配置 GPU 云服务器
1.购买云服务器 GPU 计算型
根据实际需要选择
等待实例初始化
2.在本地电脑使用 ssh 连接服务器
这里我使用私钥进行连接
二、安装 conda
在 Ubuntu 中下载对应版本安装
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
下载成功后，执行安装文件
#赋予文件可执行权限chmod +x Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh#执行安装脚本./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
根据提示输入 yes 敲回车，等待安装完成即可，下图为安装成功截图。注：重启终端或打开新终端生效
三、显卡驱动安装
1.导入官方源
add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppaapt update
2.手动或自动安装驱动程序
#安装驱动检查工具apt install ubuntu-drivers-common alsa-utils -y#自动检查安装与当前显卡兼容的驱动程序ubuntu-drivers autoinstall#列出可用驱动ubuntu-drivers devices#手动安装apt install nvidia-driver-470
3.安装完成后，输入以下命令查看当前显卡
nvidia-smi
4.安装 cuda
选择合适自己的版本进行下载
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我这里安装 cuda12.6 ，与上一步中显示的版本号保持一致。如安装版本与本文一致，可按以下顺序执行安装。
#默认为root用户，如不是root用户请加sudowget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-ubuntu2404.pinmv cuda-ubuntu2404.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2404-12-6-local_12.6.0-560.28.03-1_amd64.debdpkg -i cuda-repo-ubuntu2404-12-6-local_12.6.0-560.28.03-1_amd64.debcp /var/cuda-repo-ubuntu2404-12-6-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/apt-get updateapt-get -y install cuda-toolkit-12-6
5.查看 cuda 版本，出现下图则表示安装成功
#配置环境变量vi ~/.bashrc //在文件末尾添加以下内容export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH#使配置立即生效source ~/.bashrc#查看版本nvcc -V
四、vllm 安装
新创建一个 python3.10 的环境
#创建一个名称为vllm的python环境conda create -n vllm python=3.10 -y#激活conda activate vllm
进入终端，可以看到当前 python 版本为 3.10
3.更新 pip，保证其为最新版
#安装前更新pippython -m pip install --upgrade pip -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
4.安装 vllm
python -m pip install vllm -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
安装成功如下图所示：
五、大模型下载与运行
1） 手动下载模型文件
访问https://huggingface.co/models或https://modelscope.cn/models 官网，选择你需要下载的模型
将以下文件，全部下载到同一目录中
#设置GPU并行数为2vllm serve /mnt/models --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager --gpu-memory-utilization 0.9#不设置GPU并行数，使用默认值。设置api-key为test@123vllm serve /mnt/models/ --max-model-len 32768 --enforce-eager --gpu-memory-utilization 0.9 --api-key test@123
更多参数可参考官网手册：
https://vllm.hyper.ai/docs/models/engine-arguments#命名参数
2） 通过下载工具下载
1.安装下载工具
python -m pip install modelscope -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
2.下载模型到指定目录内，这里以DeepSeek-r1-1.5B为例
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --local_dir /mnt/models2
PS：启动方式与上面的一致，这里不再赘述。
客户端调用测试
1.安全组内放行服务端口
这里为云服务器部署，需要先放行 8000 端口.
2.在电脑打开客户端工具cherry studio=>新添加一个接口=>提供商类型选择 OpenAI
填写API地址和密钥，API地址填写为http://公网IP:8000即可。
回到对话界面，选择添加的模型，就可以正常进行对话了
PS：部署时请根据实际使用场景，配置必要的安全策略。
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