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登录后进入控制台，选择符合需求的GPU实例规格（如显存大小、显卡型号）。注意选择适合大模型训练的配置，通常需要16GB以上显存。付款后等待实例初始化完成。
连接服务器
使用SSH工具（如Tabby、MobaXterm）连接分配的服务器IP。连接信息在实例详情页可见，需使用提供的登录密码或密钥文件。首次连接建议创建模型存储目录：
mkdir -p /root/autodl-tmp/models准备模型下载环境
安装必要的Python库，建议创建虚拟环境：
pip install modelscope torch配置下载脚本
创建download.py文件，以下载Qwen2.5-Omni-3B为例：
from modelscope import snapshot_download # 可选模型，按需取消注释切换 # model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct') model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen3-8B', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # 当前下载模型 Qwen2.5-Omni-3B #model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-Omni-3B', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') print(f"模型下载完成，存放路径：{model_dir}")执行下载命令
运行脚本并监控下载进度：
python download.py下载过程中会显示进度条，完成时输出模型存储路径。若需切换模型，修改脚本中的模型ID即可。
验证下载结果
检查模型文件是否完整：
ls -lh /root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-3B正常应包含config.json、pytorch_model.bin等核心文件。若下载中断，重新运行脚本会自动续传。
部署vLLM推理服务
安装vLLM推理框架：
pip install vllm验证服务是否安装：
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"启动推理服务
启动Qwen3-8B推理服务（支持工具调用）：
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen3-8B \ --served-model-name qwen3-8b \ --max-model-len 8k \ --host 0.0.0.0 \ --port 6006 \ --dtype bfloat16 \ --gpu-memory-utilization 0.8 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes \ --enable-reasoning \ --reasoning-parser deepseek_r1虚拟环境版安装（推荐）
- 新建并激活虚拟环境（仅第一次执行）：
python -m venv ~/autodl-tmp/venv-llm source ~/autodl-tmp/venv-llm/bin/activate- 一键安装全套依赖：
pip install vllm modelscope torch transformers accelerate -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple- 校验vLLM新版本是否支持reasoning参数：
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server -h | grep reasoning- 启动完整带思维链的服务：
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen3-8B \ --served-model-name qwen3-8b \ --max-model-len 8k \ --host 0.0.0.0 \ --port 6006 \ --dtype bfloat16 \ --gpu-memory-utilization 0.8 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes \ --enable-reasoning \ --reasoning-parser deepseek_r1本地访问服务
服务启动后，可通过以下方式测试：
curl http://localhost:6006/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3-8b", "messages": [ {"role": "user", "content": "你好"} ] }'
