小白也能学会！vLLM本地部署大模型完整教程-编程阁

本文详细介绍使用vLLM在本地部署大语言模型的完整流程，包括创建虚拟环境、通过ModelScope下载Qwen/Qwen3-0.6B模型、配置并运行LLM服务器，以及通过OpenAI兼容API接口调用本地模型。文章提供详细命令代码和使用示例，帮助读者实现本地大模型的部署和使用。

闲时 AI 耕作记

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使用 vLLM 本地化部署大模型，[安装 vLLM 教程]。

/创建虚拟环境/

mkdir -p ~/vllm cd ~/vllm python -m venv .venv # 激活虚拟环境 source ~/vllm/.venv/bin/activate

/ModelScope 下载 LLM/

👀

安装依赖

pip install modelscope

👀

下载 LLM

首先，在~/vllm 目录下创建 LLM 保存目录 models

mkdir -p ~/vllm/models

在~/vllm 目录创建 download_model.py 文件

#模型下载 from modelscope import snapshot_download # 以Qwen/Qwen3-0.6B模型为例 model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen3-0.6B', cache_dir="~/vllm/models")

执行 download_model.py 文件下载模型

python download_model.py

/运行 LLM/

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ~/vllm/models/Qwen/Qwen3-0.6B \ --served-model-name qwen3-0.6b \ --max-model-len 4096 \ --host 0.0.0.0 \ --port 6006 \ --api-key aXssda \ --api-server-count 1 \ --dtype auto \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes

使用 openai 兼容的 api 服务

–model 本地模型存放路径

–served-model-name API 中使用的模型名称

–max-model-len 模型上下文长度（提示和输出）。

–dtype 可选值: auto, bfloat16, float, float16, float32, half

–enable-auto-tool-choice 为支持的模型启用自动工具选择

–tool-call-parser 根据您使用的模型选择工具调用解析器，解析器参照 https://docs.vllm.com.cn/en/latest/features/tool_calling/

–host 主机名

–port 端口号，默认 8000

–api-key 如果提供，服务器将要求在请求头中提供其中一个密钥

–api-server-count 运行的 API 服务器进程数量，默认 1

完整参数请参考 https://docs.vllm.com.cn/en/latest/cli/serve/

/使用 LLM 代码/

local_llm = ChatOpenAI( model="qwen3-0.6b", # 和 --served-model-name 一致 api_key="aXssda", # 和 --api-key 一致 base_url="http://192.168.0.104:6006/v1", temperature=0.6, stream_usage=True, streaming=True, ) print(local_llm.invoke("讲一个关于猫的冷笑话"))

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