与传统的HuggingFace Transformers相比，vLLM的吞吐量高达24倍，且无需改变模型架构，它采用创新的PagedAttention算法，优化了注意力键和值的管理，从而提升了推理速度，并且其能够有效地利用多核CPU和GPU资源，显著提升LLM的推理速度。

相比于ollama，vllm输出的速度更快，支持的并发更高，目前也没有遇到安全问题，稳定性非常好，更适合作为服务器的接口服务来部署。

但相应的，vllm会把服务器的GPU显存都占满，使得机器无法再部署其他服务，同时ollama部署更加的简单，也是因为这个原因ollama在最近部署deepseek的热潮中被提到的更多一些，因此个人使用可能ollama更合适。

vLLM本地环境准备

vllm需要使用最新的0.7.3版本，支持思考过程增加标签。

建议用conda新建一个环境来安装

pip install vllm==0.7.3

python环境我这里使用的是python3.8，显卡为a40显卡40g显存版本。

模型权重下载

因为网络问题，建议在阿里魔塔社区下载QWQ模型。

选择好对应的版本后，使用pip安装modelscope，便可以下载选中的版本模型了：

from modelscope import snapshot_download` `model_dir = snapshot_download('qwen/QWQ-32B')

vLLM部署运行模型

因为之前已经配置好vLLM的环境，所以使用以下命令可以运行模型：

/root/miniconda3/envs/vllm/bin/python`  `-m vllm.entrypoints.openai.api_server` `--served-model-name qwq-32b` `--model /root/.cache/modelscope/hub/qwen/QWQ-32B

参数解析：

模型路径：–model /root/.cache/modelscope/hub/qwen/QWQ-32B

模型名称：–served-model qwq-32b

QWQ的推理效果可以查看文章 [QwQ总结能力测评，32b小模型真能超过deepseek吗]

写在最后

2025年的今天，AI创新已如井喷，几乎每天都有新的技术出现。作为亲历三次AI浪潮的技术人，我坚信AI不是替代人类，而是让我们从重复工作中解放出来，专注于更有创造性的事情，关注我们公众号口袋大数据，一起探索大模型落地的无限可能！

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
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5.LLM面试题合集
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