【手把手教学】本地一键部署DeepSeek，推理速度提升300%！

企业开发 2025-04-09 22:40
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本地部署DeepSeek能保护隐私、提速降本，而vLLM作为高效推理引擎，通过智能内存管理和批量处理技术，让DeepSeek在普通显卡上也能跑得又快又稳，轻松实现高性价比的AI服务。就像把云端AI“搬回家”，既安全又省流量，而vLLM相当于给它装了涡轮增压，低配电脑也能流畅运行。下面介绍如何在python环境中，通过vLLM本地部署DeepSeek的方法。

部署方法

1 创建vLLM环境

# 安装uv软件
pip3 install uv

uv -h

# 创建项目目录
mkdir vllm && cd vllm

# 进入虚拟环境
uv venv --python 3.12

source .venv/bin/activate

python -V

# 删除虚拟环境（可选）
deactivate

rm .venv -rf

# 安装vLLM软件
uv pip install vllm

2 启动vLLM软件

# 下载模型
uv pip install modelscope

modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --local_dir ./models/DeepSeek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

# 启动服务
vllm serve ./models/DeepSeek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --gpu_memory_utilization 0.9 \
    --max_model_len 8192 \
    --max-num-batched-tokens 8192 \
    --max-num-seqs 4 \
    --port 8000

# 测试服务
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
        "model": "./models/DeepSeek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",
        "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
    }'

3 编写vLLM脚本

1.启动vLLM服务脚本

vim start.sh

# 进入虚拟环境
source .venv/bin/activate

# 启动vLLM服务
MODEL="./models/DeepSeek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" # 模型路径
PORT=8000                                             # 服务端口
LOG="./logs/vllm-port-$PORT.log"                      # 日志路径

nohup vllm serve "$MODEL" \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-num-batched-tokens 2048 \
  --max-num-seqs 1 \
  --port "$PORT" > "$LOG" 2>&1 &

# 打印启动信息
echo "VLLM服务已在后台启动..."
echo "进程编号: $!"
echo "模型路径: $MODEL"
echo "服务端口: $PORT"
echo "日志文件: $LOG"

2.查看vLLM日志脚本

vim log.sh

#!/bin/bash

DEFAULT_PORT=8000
PORT=${1:-$DEFAULT_PORT}
tail -f "./logs/vllm-port-$PORT.log"

3.停止vLLM服务脚本

vim stop.sh

#!/bin/bash

# 进入虚拟环境
source .venv/bin/activate

# 检查端口占用
DEFAULT_PORT=8000
PORT=${1:-$DEFAULT_PORT}

if ! lsof -i :$PORT > /dev/null; then
  echo "端口'$PORT'无VLLM服务运行..."
  exit 0
fi

# 获取主进程编号
MAIN_PID=$(lsof -ti :$PORT | head -n 1)

if [ -z "$MAIN_PID" ]; then
  echo "错误：无法获取端口'$PORT'的进程号"
  exit 1
fi

# 获取子进程编号
CHILD_PIDS=$(pstree -p $MAIN_PID | grep -oP '\(\K\d+')

echo "正在停止端口'$PORT'的VLLM服务..."
echo "主进程 PID : $MAIN_PID"
echo "子进程 PIDs: $CHILD_PIDS"

# 杀死所有进程
kill -9 $MAIN_PID $CHILD_PIDS 2>/dev/null

# 检查是否成功
sleep 1
if lsof -i :$PORT > /dev/null || [ -n "$(ps -p $MAIN_PID -o pid=)" ]; then
  echo "警告：未能完全停止服务，尝试强制清理..."
  pkill -9 -f "vllm serve.*port $PORT"
  sleep 1
  if lsof -i :$PORT > /dev/null; then
    echo "错误：端口'$PORT'仍被占用，请手动检查..."
    exit 1
  fi
fi

echo "成功停止端口'$PORT'的VLLM服务及所有子进程..."

4.测试vLLM脚本

vim test.sh

#!/bin/bash

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
        "model": "./models/Qwen/QwQ-32B-AWQ",
        "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
    }'

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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在这里插入图片描述

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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