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大模型本地部署指南：小白程序员必备技能，收藏学习！

news 2026/5/12 18:41:50

本文介绍了大模型本地部署的重要性，特别是针对数据安全要求高的行业。文章详细阐述了部署流程，包括准备算力机（推荐配置显卡）、安装驱动、选择并安装推理引擎（如ollama、vllm、SGLang），以及下载和部署模型（建议使用docker镜像）。强调了理解不同算力平台优劣势，选择合适平台的重要性，帮助读者掌握大模型本地部署技能。

“模型本地部署是运维人员的基本技能，也是开发人员的基本技能。”

在大模型应用中，数据安全问题是很多企业关注的重点，特别是政务，金融，医疗等领域，对数据安全性有着更高的要求。

因此，这时使用第三方模型服务就不再是一个好的选择，而本地部署模型就成了唯一的选择；但是，模型应该怎么部署呢？

本地部署模型

我们都知道大模型由于其庞大的参数和算法，需要进行大量的计算，而为了解决这个问题就需要大量的显卡来提升运算效率。

显卡和CPU的区别就类似于小学生和大学生的区别；计算100以内的加法，不论是小学生还是大学生都可以解决；CPU就类似于大学生，其计算速度快，效率高，计算一百道题可能只需要十秒钟；但如果找一百个小学生，五秒钟可能就搞定了。这就是显卡和CPU的区别，显卡虽然计算效率慢，但我成本低，数量多。

可能很多人多没本地部署过模型，对模型的部署流程也不了解；那么我们就先来了解一下部署一个模型需要哪些环节？

首先，部署模型我们需要有一台算力机，这台算力机上需要配置一定数量的显卡；当然使用CPU部署模型可以，但从效果和成本角度来看，还是显卡性价比更好，效率更快。

而显卡作为硬件，那么肯定需要有驱动，因此还需要安装驱动，目前国内外有很多提供算力的厂商，如华为，阿里云，谷歌，微软等。

有了显卡之后，还需要有推理引擎，如ollama，vllm，SGLang等多种推理引擎；这些推理引擎的作用是对模型运算环境进行优化，使得其效率更高。

所以，我们在部署模型之前需要先准备带显卡的物理机，然后在机器上安装推理引擎。

当然，理论上来说显卡只提供算力，不针对任何模型，但不同的模型厂商由于商业竞争或其它原因，可能针对某些特定的模型进行优化过；再者，虽然推理引擎也只是为了更好的使用算力，但也由于同样的原因，有些模型只支持在特定的推理引擎上运行。

所以，在选择推理引擎时，我们需要先确定我们需要使用的模型，如果为了简单方便，可以选择一个大部分模型都支持的推理引擎。

在安装完推理引擎之后，就可以下载模型了；下载模型可以选择从模型官网下载，国内的魔塔社区，国外的huggingface等。

建议：如果本地安装模型最好选择使用docker镜像安装，因为其管理比较简单方便，并且不会对宿主系统产生侵入。

# 使用docker部署vllm推理引擎 docker run -it -d \ --name deepseek \ --net=host \ --shm-size=8g \ --device /dev/davinci0 \ --device /dev/davinci1 \ --device /dev/davinci2 \ --device /dev/davinci3 \ --device /dev/davinci_manager \ --device /dev/devmm_svm \ --device /dev/hisi_hdc \ -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \ -v /usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool:/usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool \ -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \ -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ \ -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \ -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \ -v /llm/models:/models \ vllm-ascend:v0.11.0rc1 bash

由此就可以使用docker部署vllm模型。

安装完推理引擎之后，就可以对模型进行部署，如vllm部署模型：

nohup vllm serve /models/Qwen/Qwen3-30B-A3B \ --tensor-parallel-size 2 \ --seed 1024 \ --max-model-len 40960 \ --max-num-seqs 25 \ --served-model-name Qwen3-30B-A3B \ --trust-remote-code \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --port 5325 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes \ --api-key xxxx秘钥\ > output.log 2>&1 &

如以上命令，在vllm容器内执行之后，就可以在本地部署Qwen3-30B模型，并通过5325端口访问。

学习本地模型部署的目的不是仅仅只是了解模型的部署流程，而是要明白不同的算力平台对模型的支持程度也不一样；而我们在企业级应用中，需要做的是了解不同平台的优劣势，并选择合适的平台。

最后

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