从零到一
本路径帮助你在约 1–2 周内从零搭建一个可用的模型推理服务，并完成与应用的对接。
阶段一：环境准备（1 天）
- 硬件：准备带 NVIDIA GPU 的机器（云主机或本地），8GB+ 显存
- 环境：安装 CUDA、Python 3.9+、pip
- 模型：从 Hugging Face 拉取一个 7B 模型（如 Qwen2-7B-Instruct），或使用量化版
- 验证：
nvidia-smi可见 GPU，python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"为 True
阶段二：本地推理服务（2–3 天）
- 安装 vLLM：
pip install vllm - 启动服务：
vllm serve Qwen/Qwen2-7B-Instruct --host 0.0.0.0 --port 8000 - 测试：用 curl 或 Python OpenAI 客户端调用
/v1/chat/completions - 流式：测试
stream: true的流式输出 - 量化（可选）：尝试加载 4-bit 量化模型，对比显存与延迟
阶段三：应用集成（2–3 天）
- LangChain：用
ChatOpenAI(base_url="...", api_key="dummy")连接自建推理服务 - Dify（可选）：在 Dify 中配置自定义模型，base_url 指向本地服务
- 简单前端：写一个聊天页面调用 API，验证端到端流程
阶段四：生产化（3–5 天）
- 容器化：编写 Dockerfile，将 vLLM 打包成镜像
- 多实例：用 Docker Compose 或 K8s 启动 2 个以上副本，前挂 Nginx 负载均衡
- 监控：集成 Prometheus 指标或简单日志，观察 QPS、延迟、错误
- 扩缩容（可选）：在 K8s 中配置 HPA，按负载自动扩缩容
检查清单
- 本地单实例推理服务可正常调用
- 流式输出工作正常
- 与 LangChain 或 Dify 集成成功
- 容器化并可多副本部署
- 有基本监控与日志