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前言
一、租用服务器到服务器连接VScode全流程（可选）
二、下载模型到本地服务器
2.1 进入魔塔社区官网
2.2 选择下载模型
2.3 执行下载
三、部署VLLM
3.1 参考vllm官网文档
3.2 查看硬件要求
3.3 安装vLLM框架
3.4 启动模型服务
方法1：直接启动下载的本地模型
方法2：启动微调后的模型
3.5 调用模型进行对话（可选）
四、安装open-webui流程
4.1 创建虚拟环境
4.2 安装并运行open-webui
4.3 启动后效果
五、总结
前言
本章主要讲述的是VLLM的部署在open-webui上部署模型的全流程，效果如下：
一、租用服务器到服务器连接VScode全流程（可选）
AutoDL连接VSCode运行深度学习项目的全流程教程：
【云端深度学习训练与部署平台】AutoDL连接VSCode运行深度学习项目的全流程-CSDN博客
AutoDL官网地址：AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL
这里介绍了 AutoDL 平台的使用方法，从平台简介、服务器租用、VSCode远程连接，到高级GPU监控工具的安装，适合中文开发者快速上手深度学习任务。
▲如果说电脑硬件配置太低（如：显存低于24GB），请根据【AutoDL连接VSCode运行深度学习项目的全流程教程】，通过云服务器来进行部署运行；
▲如果说电脑硬件配置足够高（如：显存24GB及以上），或者说有自己的服务器，可以直接跳过这一步；
二、下载模型到本地服务器
说明：如果本地已经下载了模型，可以直接到【三、部署VLLM】
2.1 进入魔塔社区官网
魔塔社区官网地址：ModelScope 魔搭社区
2.2 选择下载模型
这里根据业务场景选择合适的模型类型和模型参数大小即可。
这里用SDK的下载方式下载模型：将代码复制到服务器中
2.3 执行下载
▲在服务器的数据盘中（autodl-tmp下 ）创建一个.py文件（如download_model.py）;
▲将复制的SDK下载代码复制到【download_model.py】 ;
▲修改存放路径为数据盘：cache_dir="/root/autodl-tmp"；
#模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen3-0.6B',cache_dir="/root/autodl-tmp")cache_dir="/root/autodl-tmp"表示存放的路径，/root/autodl-tmp为数据盘路径；
#出发路径：服务器根目录#查看当前位置
ls#进入到数据盘路径
cd autodl-tmp/#运行下载脚本download.py
python download.py【注意】
▲下载完后，提示成功的信息可能会夹在进度条的中间，按下【回车】即可继续操作
▲验证模型文件是否下载完整？
这种情况主要出现在下载大参数模型时（如7B及以上参数模型），下载中途可能会因为网络问题导致文件下载失败从而终止。这种情况只需再次执行下载命令（如:python download.py）,即可继续下载，中断反复执行即可，直到出现下载成功的提示信息即可。
▲模型资源重复
在下载模型时，有的模型文件可能会出现2个模型资源文件夹，不过这都不影响，不管用哪一份都可以；
三、部署VLLM
3.1 参考vllm官网文档
VllM文档参考地址：vLLM - vLLM 文档
因为VLLM的更新快，所以在部署过程中以官方文档为准
3.2 查看硬件要求
确保自己电脑硬件要求是否符合