使用 VLLM 推理框架部署 AI 大模型

阿里巴巴P8高级架构师
24 阅读4分钟

使用 VLLM 推理框架部署 AI 大模型

原文作者：阿里P8架构师
发布时间：2026-01-11
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1. 环境说明

  • Python 环境：建议使用 Python 3.10 - 3.12
  • 推荐使用 uv 虚拟环境，避免依赖冲突

安装 uv

# GitHub 地址：https://github.com/astral-sh/uv

# Linux 安装
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows 安装
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# 或通过 pip 安装（不推荐，性能较差）
pip install uv

2. 魔搭（ModelScope）相关命令

安装 ModelScope

uv pip install modelscope -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

下载模型

modelscope download --model Qwen/Qwen3-32B-AWQ --local_dir /mnt/e/model/qwen3-32b-awq
modelscope download --model Qwen/Qwen3-Reranker-8B --local_dir /mnt/e/model/qwen3-reranker-8b
modelscope download --model Qwen/Qwen3-Embedding-8B --local_dir /mnt/e/model/qwen3-embedding-8b
modelscope download --model Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 --local_dir ./Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507

3. 大模型部署命令（VLLM）

（1）启动模型服务

# 进入模型虚拟环境（如在 62 服务器上）
source /data/model/.venv/bin/activate

# 启动 Qwen3-30B Thinking 模型
nohup vllm serve /data/model/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 131072 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --enable-chunked-prefill \
  --quantization fp8 \
  --max-num-seqs 4 > vllm.log 2>&1 &

# 启动 Qwen3-30B Instruct 模型
nohup vllm serve /data/model/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 131072 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --enable-chunked-prefill \
  --quantization fp8 \
  --max-num-seqs 4 > vllm.log 2>&1 &

# 启动基础版 Qwen3-30B
nohup vllm serve /data/model/Qwen3-30B-A3B \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 40960 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --enable-chunked-prefill \
  --quantization fp8 \
  --max-num-seqs 4 > vllm.log 2>&1 &

# 启动 32B AWQ 量化版本（勿动）
nohup vllm serve /data/model/Qwen3-32B-AWQ \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes \
  --max-model-len 130000 \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --max-num-seqs 100 > vllm.log 2>&1 &

# 启动向量模型（Embedding）
vllm serve /data/model/Qwen3-Embedding-8B \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --max-num-seqs 100

# 启动重排模型（Reranker）
# （命令略，类似 embedding）

# 启动视觉模型
nohup vllm serve /data/model/Qwen2.5-VL-7B-Instruct \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --max-num-seqs 128 > vllm.log 2>&1 &

# 启动 MinerU 识别模型
nohup vllm serve /data/model/MinerU2.5-2509-1.2B \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --max-model-len 4096 \
  --max-num-seqs 4 > mineru.log 2>&1 &

# 尝试启动 32B 非量化模型（当前启动失败）
vllm serve /mnt/e/model/qwen3-32b \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes \
  --max-model-len 12000 \
  --quantization fp8

注意：2>&1 & 表示将标准错误输出重定向到标准输出，并后台运行。

（2）VLLM 安装命令

# 设置国内镜像加速
export UV_HTTP_TIMEOUT=300
export UV_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 安装 PyTorch（CUDA 12.8）
uv pip install torch==2.8 torchvision torchaudio \
  --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 安装 vLLM
uv pip install vllm -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

（3）调整模型上下文长度（支持 128K）

修改模型目录下的 config.json 文件，添加或替换以下字段：

{
  "max_position_embeddings": 131072,
  "rope_scaling": {
    "type": "yarn",
    "factor": 4.0,
    "original_max_position_embeddings": 32768,
    "finetuned": true
  }
}

4. MinerU 相关命令

（1）启动文档解析

# 使用外部 VLM 服务解析 PDF
mineru -p test1.pdf -o ./outfile1 -b vlm-http-client -u http://localhost:8000

（2）帮助文档

mineru --help

输出如下：

Usage: mineru [OPTIONS]

Options:
  -v, --version                         显示版本并退出
  -p, --path PATH                       输入文件路径或目录（必填）
  -o, --output PATH                     输出目录（必填）
  -m, --method [auto|txt|ocr]           解析方法：auto（默认）、txt、ocr（仅用于 pipeline 后端）
  -b, --backend [pipeline|vlm-transformers|vlm-vllm-engine|vlm-lmdeploy-engine|vlm-http-client]
                                        解析后端（默认为 pipeline）
  -l, --lang [ch|ch_server|ch_lite|en|korean|japan|chinese_cht|ta|te|ka|th|el|latin|arabic|east_slavic|cyrillic|devanagari]
                                        指定文档语言（可提升 OCR 准确率，仅用于 pipeline 后端）
  -u, --url TEXT                        当使用 http-client 时，需指定服务地址
  -s, --start INTEGER                   开始解析的页码（从 0 开始）
  -e, --end INTEGER                     结束解析的页码（从 0 开始）
  -f, --formula BOOLEAN                 是否启用公式解析（默认开启）
  -t, --table BOOLEAN                   是否启用表格解析（默认开启）
  -d, --device TEXT                     推理设备（如 cpu/cuda/cuda:0/npu/mps，仅 pipeline 后端）
  --vram INTEGER                        单进程最大 GPU 显存占用(GB)（仅 pipeline 后端）
  --source [huggingface|modelscope|local]
                                        模型来源，默认 huggingface
  --help                                显示帮助信息

（3）安装 MinerU

pip install --upgrade pip -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install uv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
uv pip install -U "mineru[core]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

5. Linux 常用命令

# 查看 NVIDIA GPU 状态
nvidia-smi

# 强制杀掉所有 VLLM 进程
pkill -f vllm

6. PaddleOCR 安装与验证

（1）安装 PaddlePaddle

pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（2）验证安装

import paddle
paddle.utils.run_check()

若输出 PaddlePaddle is installed successfully!，则安装成功。

（3）安装 PaddleOCR

pip install paddleocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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