AI大模型部署指南

作者:鱼仔
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公众号:Java鱼仔

# 找模型

部署大模型的第一步是找模型，找模型推荐去魔塔社区： ModelScope 或者 huggingface ，这里基本包含了能用到的所有开源大模型，比如找一个glm-4v-9b模型

然后就可以看到模型介绍模块和模型文件模块，模型介绍里会有简单的将这个项目跑起来的案例，模型文件中包含了整个开源模型文件，会比较大。比如glm-4v-9b模型大小大约为28G

# 下载模型

模型下载有多种方式：SDK、Git、命令行

推荐使用SDK的下载方式（前提本地有Python环境），最稳定的下载方式

#模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4v-9b')

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模型下载完成后放到本地服务器即可。

# 安装服务器基础依赖

首先给服务器安装一些基础的包，这一步通过有root权限的用户安装

sudo yum update -y
sudo yum install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel zlib-devel readline-devel sqlite-devel

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# 安装Python环境

不同的大模型对Python的版本都会有要求，目前一般都要求3.9以上，部分大模型已经要求3.10以上，按实际需求选择。生产服务器一般不会给你ROOT权限，因此下面的教程使用非Root权限账号即可，假设新建了一个用户叫做ai，所有的安装都在/home/ai下的目录。

因为现在很多模型要求openssl达到1.1.1以上版本，因此先安装openssl 1.1.1。

openssl1.1.1s 下载地址：https://openssl-library.org/source/old/1.1.1/index.html (opens new window)

安装：

tar -zxvf  openssl-1.1.1s.tar.gz
cd openssl-1.1.1s
./config --prefix=/home/ai/bin/openssl
make
make install

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# 安装 python3.9 环境

首先下载Python-3.9.19.tgz，下载地址：https://python.org/ftp/python/3.9.19 (opens new window)

下载完成后将文件放到Linux服务器上

tar -xvf Python-3.9.19.tgz
cd Python-3.9.19
make clean
export LD_LIBRARY_PATH=/home/ai/bin/openssl/lib:$LD_LIBRARY_PATH
./configure --prefix=/home/ai/bin/python3.9 --with-openssl=/home/ai/bin/openssl/lib
make
make altinstall

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配置环境变量

vi ~/.bashrc

在最后一行加上：

export PATH=/home/ai/bin/python3.9/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/ai/bin/openssl/lib:$LD_LIBRARY_PATH

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刷新环境变量

source ~/.bashrc

验证：

python3.9 --version

输出版本号即为成功

验证ssl

python3.9 -c "import ssl; print(ssl.OPENSSL_VERSION)"

输出1.1.1版本即为成功。

# 安装python3.10环境

首先下载Python-3.10.15.tgz，下载地址：https://python.org/ftp/python/3.10.15 (opens new window)

安装Python3.10.15

tar -xvf Python-3.10.15.tgz
cd Python-3.10.15
make clean
export LD_LIBRARY_PATH=/home/ai/bin/openssl/lib:$LD_LIBRARY_PATH
./configure --prefix=/home/ai/bin/python3.10 --with-openssl=/home/ai/bin/openssl/lib
make
make altinstall

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配置环境变量

vi ~/.bashrc

在最后一行加上：

export PATH=/home/ai/bin/python3.10/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/ai/bin/openssl/lib:$LD_LIBRARY_PATH

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刷新环境变量

source ~/.bashrc

验证：

python3.9 --version

输出版本号即为成功

证ssl

python3.10 -c "import ssl; print(ssl.OPENSSL_VERSION)"

输出1.1.1版本即为成功。

# 创建虚拟环境

进入到创建虚拟环境的目录，执行下面的命令创建虚拟环境

python3.9 -m venv lyenv
source lyenv/bin/activate

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# 设置虚拟环境的pip源

假设你内网有一个PIP源，可以参考下面进行设置

pip config set global.index-url http://136.1.1.182:8081/repository/pypi/simple/
pip config set install.trusted-host 136.1.1.182

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如果你是在公网访问，可以选择国内好用的源，以清华大学的源为例

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 如果需要设置可信主机（如使用HTTP协议的源），可以使用以下命令：
pip config set install.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

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# 安装PIP依赖

进入虚拟环境之后，需要先把运行大模型所需的依赖通过pip安装完成，版本请按照模型实际需要的来下载，下面这些只是案例

pip install vllm==0.6.1
pip install urllib3==1.26.6
pip install FlagEmbedding
pip install peft
pip install pydantic
pip install fastapi==0.114.1
pip install uvicorn==0.30.6
pip install transformers

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# 启动大模型服务

将大模型跑起来有很多方式，官方一般会提供一段代码

照着这个代码去跑，如果版本和官方要求完全一致，那一般是可以跑起来的，如果有个别包的版本不同，就需要不断踩坑去解决问题了。

采用一些框架去跑大模型，平常用的比较多的是ollama和vllm

设计理念

Ollama：旨在简化在本地运行大型语言模型的过程，降低使用大型语言模型的门槛，使得开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新的大型语言模型。
vLLM：专注于提供高效的内存管理和推理加速，特别适用于资源受限的环境，如在低内存的设备上运行大型模型

应用场景

Ollama：更适合在本地环境中快速部署和使用大型模型，如在个人电脑上，适合个人用户和研究人员进行模型实验和应用开发。
vLLM：更适用于高并发、多检索点的复杂企业场景，在需要大量推理、并发任务处理以及复杂模型适配的场景中表现更为突出。

下面这几行是通过命令行的方式使用vllm启动大模型，大模型的路径就是我们最开始下载的那个大模型路径，分别介绍了使用单张卡和多张卡的启动方式，CUDA_VISIBLE_DEVICES代表GPU显卡的编号，通过nvidia-smi命令可以查看全部GPU的情况

nohup env CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 vllm serve /home/ai/models/modelscope/hub/zhipu/glm-4-9b-chat-GPTQ-Int8 --port 10081 --trust-remote-code --served-model-name glm4_9b --quantization gptq >> /home/ai/projects/logs/10081.out &

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 nohup python -m vllm.entrypoints.openai.api_server    --model=/home/ai/models/modelscope/hub/qwen/Qwen2.5-14B-Instruct   --served-model-name=qwen_2_5   --device=cuda    --port=10085    --host=0.0.0.0    --tensor-parallel-size=2    --dtype=auto    --trust-remote-code --max-model-len=29690  >> /home/ai/projects/logs/10085.out &

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# 解决问题

如果遇到一些常规的问题，比如依赖缺失等，网页上搜索即可。如果是和大模型相关的问题，用下面的方式会更容易解决。

因为大模型的更新很快，并且各个厂商都会发很多模型，会导致遇到问题通过搜索引擎可能搜不到，因此最好的解决方案的地方就是直接去github仓库的issues中去找

找不到就直接问，因为新模型发展期间会有专门的开发人员去解决问题，回复还是很快的

如果遇到一个自己解决了的Bug，还可以提个PR，在开源圈子里刷刷脸

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