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新手程序员必看！收藏这份基于vLLM部署DeepSeek大模型全攻略

news 2026/3/26 18:45:28

本文详细介绍了如何使用vLLM推理框架部署DeepSeek大模型，包括设置CUDA环境、指定模型路径和端口等关键步骤。同时，文章还展示了如何通过OpenAI库进行模型推理，并支持流式和非流式输出，帮助程序员快速掌握大模型部署与使用的核心技巧。

今天给大家介绍一下基于vLLM进行部署DeepSeek大模型的全流程，从大模型部署到模型推理一篇讲透。

下面介绍使用vLLM推理框架进行部署DeepSeek大模型，并进行推理的方案。

一、大模型部署

目前在实际工程项目中，常用的推理框架就是使用vLLM，这个框架具有使用简单、推理速度快，吞吐量高等优点。它的核心是使用PagedAttention算法，这是一种比较新的注意力算法，允许在不连续的内存空间中存储连续的Key和Value。

下面就拿DeepSeek模型进行举例，介绍如何基于vLLM框架进行部署的。

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 # 指定用哪块显卡及显卡数量 log_dir="log" # 日志目录 port=9099 # 端口号 model_dir="DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" # 大模型路径 model_name="DeepSeek" # 自定义的模型名字 nohup python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model $model_dir \ # 模型目录 --trust-remote-code \ # 允许执行模型仓库中的自定义代码 --port $port \ # API服务端口 --max-model-len 8192 \ # 模型最大可处理的总Token长度，输入（prompt）+ 输出 ≤ 8192 --tensor-parallel-size 1 \ # 指定张量并行GPU数量 --disable-log-stats \ # 关闭vLLM内部统计日志（减少输出，提升稳定性） --max-num-seqs 8 \ # 控制并行推理的最大并发序列数 --served-model-name $model_name \ # 对外暴露的模型名字 --reasoning-parser deepseek_r1 \ # 让vLLM自动解析DeepSeek输出中的思考链，自动将其填充到OpenAI格式的reasoning_content字段。 --gpu-memory-utilization 0.9 > $log_dir/deepseek_vllm_app.log 2>&1 & # 显存利用率的上限

执行上述命令就可以把大模型服务部署起来，然后就可以进行使用。

二、大模型推理

在实际推理的时候，通常用openai格式的方式进行调用，该调用方式需要依赖openai库，在自己的环境中安装上就可以使用。

大模型的输出形式一般有两种，流式和非流式输出，这个需要根据具体业务需求进行调整，我把这两种输出方式都集成在一个函数中了，可以根据需求进行使用。

from oepenai import OpenAI ds_api_url = "http://ip:9099/v1" # 请求地址 ds_api_key="EMPTY" # 请求key ds_model_name="DeepSeek" # 自定义的模型名字 client = OpenAI(api_key=ds_api_key, base_url=ds_api_url) def openai_infer(content, use_stream=True): messages = [ { "role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手......", }, { "role": "user", "content": content } ] response = client.chat.completions.create( model=ds_model_name, messages=messages, top_p=0.9, temperature=1.0, frequency_penalty=0.2, presence_penalty=0.2, max_tokens=4096, stream=use_stream) if response: reasoning_text = "" final_text = "" if use_stream: for chunk in response: delta = chunk.choices[0].delta # 输出思考内容 if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content: print(delta.reasoning_content, end="", flush=True) reasoning_text += delta.reasoning_content # 输出最终回答内容 if hasattr(delta, "content") and delta.content: # 如果检测到开始输出回答，可以换行区分 if len(final_text) == 0: print("\n\n【最终回答】") print(delta.content, end="", flush=True) final_text += delta.content else: choice = response.choices[0].message reasoning_text = getattr(choice, "reasoning_content", "") final_text = getattr(choice, "content", "") print("【思考内容】", reasoning_text) print("【最终回答】", final_text)

三、推理结果

在实际业务中我们可以与大模型进行对话进行问答。

最后

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