【AI】（九）使用 vLLM 企业级部署 DeepSeek-R1 模型

小渣渣

需求：之前使用 Ollama 部署过 deepseek-r1:32b 模型，非常方便快捷，适合个人快速部署使用。如果作为企业生产环境应该使用什么方式部署呢？一般都采用 vllm、sglang 进行部署，本文是用 vLLM 部署 DeepSeek-R1模型。

Ollama 和 vLLM 对比

区别如下：

对比维度	Ollama	vLLM
核心定位	轻量级本地化工具，适合个人开发者和小规模实验	生产级推理框架，专注高并发、低延迟的企业级场景
硬件要求	支持 CPU 和 GPU，低显存占用（默认使用量化模型）	必须依赖 NVIDIA GPU，显存占用高
模型支持	内置预训练模型库（支持1700+模型），自动下载量化版本（int4为主）	需手动下载原始模型文件（如 HuggingFace 格式），支持更广泛模型
部署难度	一键安装，开箱即用，无需编程基础	需配置 Python 环境、CUDA 驱动，依赖技术经验
性能特性	单次推理速度快，但并发处理能力弱	高吞吐量，支持动态批处理和千级并发请求
资源管理	灵活调整资源占用，空闲时自动释放显存	显存占用固定，需预留资源应对峰值负载

vLLM 简单介绍

vLLM 是一个快速且易于使用的 LLM 推理和服务库。

配备全新算法的vLLM，重新定义了LLM服务的最新技术水平：. 与HuggingFace Transformers相比，它提供高达24倍的吞吐量，而无需进行任何模型架构更改。算力减半、吞吐增十倍，该研究将 vLLM 的吞吐量与最流行的 LLM 库 HuggingFace Transformers （HF），以及之前具有 SOTA 吞吐量的 HuggingFace Text Generation Inference（TGI）进行了比较。此外，该研究将实验设置分为两种：LLaMA-7B，硬件为 NVIDIA A10G GPU；另一种为 LLaMA-13B，硬件为 NVIDIA A100 GPU (40GB)。他们从 ShareGPT 数据集中采样输入 / 输出长度。结果表明，vLLM 的吞吐量比 HF 高 24 倍，比 TGI 高 3.5 倍。

vLLM 文档：https://docs.vllm.ai/en/latest/index.html
源码地址：https://github.com/vllm-project/vllm
性能测试：https://blog.vllm.ai/2024/09/05/perf-update.html



图片不必看懂，牛就完事了！

环境准备

购买了腾讯云高性能应用服务，配置如下：

Ubuntu 20.04
环境配置：Ubuntu 20.04, Driver 525.105.17, Python 3.8, CUDA 12.0, cuDNN 8
算力类型：两卡GPU基础型 - 2*16GB+ | 16+TFlops SP | CPU - 16 核 | 内存 - 64GB

安装 Conda

使用 conda 创建 python 环境，直接贴脚本：

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使用 vLLM 部署 DeepSeek-R1

使用 conda 创建 python 环境，命令如下：

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安装 vllm、modelscope，命令如下：

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使用 modelscope 下载 DeepSeek-R1 模型，命令如下：

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参考：https://modelscope.cn/docs/models/download

使用 vllm 启动 deepseek 模型，命令如下：

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如果遇到“Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0. Your Tesla T4 GPU has compute capability 7.5. You can use float16 instead by explicitly setting the`dtype` flag in CLI, for example: --dtype=half.”警告，根据警告添加参数即可。

备注：

• --tensor-parallel-size 和 GPU 数量设置一致
• --gpu-memory-utilization 控制使用显存的百分比
• --served-model-name API 中使用的模型名称
• --disable-log-requests 禁用日志记录请求
  

vLLM Linux GPU 安装文档：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation/gpu/index.html
引擎参数：https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/engine_args.html

查看 GPU 状态，如下图：



使用 Postman 测试

浏览器打开：http://ip:8000/
接口文档：http://ip:8000/docs



Postman 调用，如下图：

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基准测试

下载测试代码，命令如下：

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执行命令如下：

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结果：Throughput: 2.45 requests/s, 1569.60 total tokens/s, 1255.68 output tokens/s



（完）

小渣渣

目前不支持在 Windows 上使用 vllm 或 sglang，如果您想在 Windows 上运行它，您可以改用 WSL（适用于 Linux 的 Windows 子系统）。