大模型部署与训练有本质区别，前者注重高性能、低延迟和稳定性，后者注重灵活性和迭代速度。推理引擎作为"中间人"，将模型从"实验状态"转化为"生产状态"，优化运行环境并提升并发能力。部署方式可分为开发框架和推理框架两种，需根据硬件平台选择合适引擎和模型，了解部署流程有助于技术人员深入理解大模型运作机制。
“模型部署和训练有着本质上的区别，而推理引擎在其中扮演着中中间人的角色。”
作者一直在做大模型应用方面的开发，对大模型部署了解不多，但最近两天刚好要在公司服务器上部署一下模型，所以就简单记录一下。
关于大模型本地部署一般情况下都是运维人员的事，对开发者来说只需要会使用大模型即可，也就是会调用大模型的接口。
但是，作为技术人员了解一点大模型部署的流程还是很有必要的，因为这有助于我们了解大模型的运作流程。
大模型部署
从技术的角度来看，部署大模型首先要有算力机，简单来说就是显卡；所以在有物理机的基础上才能部署模型；当然，如果对于个人开发者来说，也可以用自己的电脑部署一些小模型。
先说明一件事，模型部署和模型训练不是一回事，模型训练需要的是灵活性、易用性和动态性，以便研究人员快速迭代模型、调试和实验。它们包含大量用于梯度计算、分布式训练、动态图构建等功能，这些在部署时是不必要的负担。
- 部署环境（生产环境）的核心要求是：高性能、低延迟、高吞吐、低资源消耗（内存/显存）、可移植性、稳定性。
- 推理引擎正是在两者之间架起桥梁，它将训练好的模型从“实验状态”转化为“生产状态”。
所以部署模型也有多种方式，一种是使用开发框架，如魔塔，huggingface这些模型托管平台提供的SDK进行模型部署，这种方式一般用于学习和研究，能够通过加载模型文件的方式来启动模型，并且可以自己封装接口来使用，主打一个灵活。但缺点也很明显，那就是并发性不好，所有问题都需要自己手动处理。
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Qwen/Qwen3-30B-A3B" # load the tokenizer and the model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto" ) # prepare the model input prompt = "Give me a short introduction to large language model." messages = [ {"role": "user", "content": prompt} ] text = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True, enable_thinking=True # Switches between thinking and non-thinking modes. Default is True. ) model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) # conduct text completion generated_ids = model.generate( **model_inputs, max_new_tokens=32768 ) output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()另一种就是要借助推理框架，如vllm，SGLang，ollama，LMStudio等。
ollama，LMStudio一般是用来学习和测试使用，一般不在生产环境中使用；而vllm和SGLang可以用来在生产环境中部署模型；当然，除了这几种推理引擎之外，还有其它引擎，这里就不一一列举了，读者可以自行搜索。
推理引擎
在 LLM 的工程化落地中，模型权重仅仅是“静态的代码”，而推理引擎则是负责加载、调度并执行这些代码的“运行时环境（Runtime）
为什么需要推理引擎？
对于有技术背景的开发者而言，理解推理引擎的本质，实际上就是理解如何在一个受限的硬件环境（有限的显存容量、受限的内存带宽、固定的计算单元）中，对一个计算密集型且访存密集型的进程进行极致的资源调度与优化。
在企业级环境中使用推理引擎进行模型部署，推理引擎的作用是优化模型的运行环境，提升模型的并发和处理能力，提高资源利用率。
而且推理引擎会对模型本身进行一定的封装和优化，这样部署完成之后，只需要调用引擎提供的接口即可使用。
当然，针对不同的算力平台，它们对不同模型和推理引擎的支持也不一样，因此在部署模型时我们需要先确定硬件平台，然后再针对硬件平台选择合适的推理引擎和模型；或者说先确定模型之后，再选择硬件和推理引擎服务。
总之，模型部署是大模型应用过程中非常重要的一环，而且为了保证模型强大的并发和稳定性，需要花费大量的时间和精力去对服务器进行运维。
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