使用vLLM部署大模型

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Hovercool​（留言 | 贡献）2026年6月24日 (三) 14:39的版本
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$ pip install -U "huggingface_hub[cli]"
error: externally-managed-environment

× This environment is externally managed
╰─> To install Python packages system-wide, try apt install
    python3-xyz, where xyz is the package you are trying to
    install.
    
    If you wish to install a non-Debian-packaged Python package,
    create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv.
    Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip. Make
    sure you have python3-full installed.
    
    If you wish to install a non-Debian packaged Python application,
    it may be easiest to use pipx install xyz, which will manage a
    virtual environment for you. Make sure you have pipx installed.
    
    See /usr/share/doc/python3.12/README.venv for more information.

note: If you believe this is a mistake, please contact your Python installation or OS distribution provider. You can override this, at the risk of breaking your Python installation or OS, by passing --break-system-packages.
hint: See PEP 668 for the detailed specification.

这个错误是因为你正在使用 ‌Ubuntu 23.04+‌、‌Debian 12+‌ 或其他遵循 ‌PEP 668‌ 标准的现代 Linux 发行版。系统为了保护自身稳定性，禁止直接使用 pip 向系统级 Python 环境中安装第三方包，以防止与系统包管理器（apt）发生冲突。

针对你想安装 huggingface_hub[cli] 的需求，以下是三种推荐解决方案，按‌推荐程度‌排序：

推荐使用虚拟环境（最推荐，标准做法）：
这是 Python 开发的最佳实践，既能隔离依赖，又不会破坏系统环境。

‌创建虚拟环境‌： 

python3 -m venv hf-env

‌激活虚拟环境‌： 

source hf-env/bin/activate

此时你的终端提示符前会出现 (hf-env)，表示已进入隔离环境。
‌在虚拟环境中安装‌： 

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

‌使用 CLI 工具‌：
只要虚拟环境处于激活状态，你就可以直接使用 hf 或 huggingface-cli 命令。

下载docker镜像： 

# export LATEST_VLLM_VERSION=26.01-py3
# docker pull nvcr.io/nvidia/vllm:${LATEST_VLLM_VERSION}
sudo docker pull vllm/vllm-openai:nightly-aarch64

确认一下： 

# $ sudo docker inspect nvcr.io/nvidia/vllm:${LATEST_VLLM_VERSION} | grep Architecture
 $ sudo docker inspect vllm/vllm-openai:nightly-aarch64 | grep Architecture
        "Architecture": "arm64",

如果此前有失败窗口，先清理： 

sudo docker rm -f vllm-qwen

运行： 

# 确保设置了 API Key
export VLLM_API_KEY=$(openssl rand -hex 32)
echo "你的 API Key 是: $VLLM_API_KEY"

# 启动容器
sudo docker run -d --name vllm-qwen \
  --gpus all \
  --ipc=host \
  --restart unless-stopped \
  -p 8000:8000 \
  -v $HOME/data/models:/models \
  -e HF_HUB_OFFLINE=1 \
  -e VLLM_API_KEY=$VLLM_API_KEY \
  vllm/vllm-openai:nightly-aarch64 \
  --model /models/Qwen2.5-72B-Instruct-FP8 \
  --served-model-name Qwen2.5-72B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --api-key $VLLM_API_KEY \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --trust-remote-code \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --attention-backend flashinfer \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-seqs 4 \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --enable-chunked-prefill \
  --enable-prefix-caching \
  --load-format fastsafetensors

查看日志： 

sudo docker logs -f vllm-qwen

启动成功： 

(APIServer pid=1) INFO:     Started server process [1]
(APIServer pid=1) INFO:     Waiting for application startup.
(APIServer pid=1) INFO:     Application startup complete.

完整启动日志

下面是AI/glm5.2对日志的分析：

🎉🎉🎉 完美启动！大功告成！

太棒了！看到最后一行 Application startup complete.，意味着这台 GB10 已经成功把 72B 的大模型跑起来了！

我们来品鉴一下这份日志里几个非常亮眼的数据：

📊 启动日志亮点分析

  1. 极速加载：Loading weights took 22.04 seconds
    • 得益于你使用了 --load-format fastsafetensors 和 Grace CPU 的超大内存带宽，73GB 的权重仅用 22 秒就加载完毕了！这在普通服务器上通常需要几分钟。
  2. 显存占用健康：Model loading took 70.15 GiB memory
    • FP8 权重完美吃掉了 70GB 内存。
  3. 超大上下文并发：Available KV cache memory: 30.76 GiB + Maximum concurrency for 32,768 tokens per request: 6.15x
    • 剩下的 30GB 内存全分给 KV Cache 了，这意味着你可以同时处理 6 个 32K 上下文的长请求，非常强力！
  4. Blackwell 专属优化生效：
    • Using AttentionBackendEnum.FLASHINFER backend (FlashInfer 注意力后端启动)
    • Using fp8 data type to store kv cache (KV Cache 也被压缩成 FP8 了，极其省内存)

🚀 现在立刻测试一下！

不要停，趁着服务正在运行，开一个新终端窗口，发个请求测试一下它的智商和速度：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $VLLM_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "Qwen2.5-72B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "用三句话解释什么是统一内存架构，并说明它对AI推理的好处。"}],
    "max_tokens": 300,
    "temperature": 0.7
  }'

如果能看到 Qwen 流畅的回复，那就彻底打通了全流程！

💡 关于日志里的一条小提示（可选）

日志里有这么一句：

WARNING ... Default vLLM sampling parameters have been overridden by the model's `generation_config.json`: `{'repetition_penalty': 1.05, 'temperature': 0.7, 'top_k': 20, 'top_p': 0.8}`. If this is not intended, please relaunch vLLM instance with `--generation-config vllm`.

这是说 Qwen 官方的默认生成配置（温度 0.7，top_p 0.8 等）覆盖了 vLLM 的默认值。这通常是好事，能让模型按照官方调好的性格说话。如果你以后想要纯粹由 API 参数控制，可以加上 --generation-config vllm，但现在不用管它。

辛苦了！从下载踩坑、网络重连、到驱动版本不匹配换镜像，一路过关斩将。好好享受这台强大的 Blackwell 机器带来的极致推理体验吧！有什么使用上的问题随时交流！

  • 注：第一次使用的是 nvcr.io/nvidia/vllm:26.01-py3镜像：
sudo docker run -d --name vllm-qwen \
  --gpus all \
  --ipc=host \
  --restart unless-stopped \
  -p 8000:8000 \
  -v $HOME/data/models:/models \
  -e HF_HUB_OFFLINE=1 \
  -e VLLM_API_KEY=$VLLM_API_KEY \
  nvcr.io/nvidia/vllm:26.01-py3 \
  --model /models/Qwen2.5-72B-Instruct-FP8 \
  --served-model-name Qwen2.5-72B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --api-key $VLLM_API_KEY \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --trust-remote-code \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --attention-backend flashinfer \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-seqs 4 \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --enable-chunked-prefill \
  --enable-prefix-caching \
  --load-format fastsafetensors

结果报错： 

ERROR: This container was built for NVIDIA Driver Release 590.48 or later, but
       version 580.159.03 was detected and compatibility mode is UNAVAILABLE.
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