简介

本文详细介绍了AI大模型的四种部署方式：无需部署的API直接调用、vLLM本地测试环境部署、云上生产环境部署（阿里云百炼、函数计算FC、PAI-EAS、GPU云服务器等）以及特殊场景部署（专有云、端云协同、嵌入式）。文章提供了详细的操作步骤、代码示例和选型建议，帮助开发者从入门到生产环境快速落地大模型应用，实现AI技术价值。

模型部署是连接 AI 模型开发与实际应用的关键环节，核心是将训练好的模型从开发环境迁移到生产环境，使其能处理实时数据、服务真实用户。本教程将按 “无需部署→测试环境部署→云上部署→其他部署方式” 的逻辑，详解不同场景下的部署方案、操作步骤及选型建议，帮助你根据业务需求快速落地模型服务。

一、无需部署：直接调用预置模型（新手 / 中小场景首选）

若业务处于初期、无需定制化模型，可直接调用云服务商已部署好的预置模型（如阿里云百炼的通义千问系列），跳过复杂的部署流程，聚焦业务逻辑开发。

1. 核心优势

  • 零部署成本：无需搭建服务器、配置环境，仅需调用 API 即可使用模型；
  • 按需计费：按 Token 量或调用次数收费（如百炼 API 按每千 Token 计费），无闲置资源浪费；
  • 免运维：服务商负责模型升级、自动扩缩容、故障修复（如应对突发流量时自动增加节点）；
  • 快速上手：提供清晰的 API 文档（如 SDK、调用示例），30 分钟内可完成接入。

2. 注意事项：限流规则

直接调用 API 通常有QPM（每分钟调用次数） 和TPM（每分钟 Token 消耗） 限制，例如阿里云百炼免费版可能限制 QPM=10、TPM=10000。超出限制会导致请求失败，需：

  • 业务初期：合理规划请求频率，避免集中调用；
  • 业务增长后：联系服务商提升限流额度（需升级套餐或企业认证）。

3. 调用示例（以阿里云百炼为例）

# 1. 安装SDK

pip install dashscope

# 2. 调用通义千问预置模型

import dashscope

# 设置API密钥（从阿里云百炼控制台获取）

dashscope.api_key = "your-api-key"

# 发送请求

response = dashscope.Generation.call(

   model="qwen-max",  # 预置模型名称（如qwen-1.5b-instruct、qwen-max）

   prompt="请解释什么是大模型部署？",

   max_tokens=500,  # 最大生成Token数

   temperature=0.7# 生成随机性（0-1，越低越严谨）

)

# 解析结果

if response.status_code == dashscope.StatusCode.SUCCESS:

   print("模型输出：", response.output["text"])

else:

   print("调用失败：", response.message)

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二、测试环境部署：用 vLLM 快速搭建本地服务

若需测试自定义模型（如微调后的模型），但无需高并发、高可用，可在本地或测试服务器用vLLM 框架部署 ——vLLM 是专为大模型推理设计的开源工具，支持内存优化、高并发，且部署命令简单。

1. 前置条件

  • 硬件：本地 / 测试服务器需有 GPU（如 RTX 3090/4090，显存≥16GB，适配 1.5B-7B 参数模型）；
  • 系统：Linux 或 Windows（建议 Linux，兼容性更好）；
  • 依赖：已安装 Python 3.8+、pip。

2. 部署步骤（以 Qwen2.5-1.5B-Instruct 模型为例）

步骤 1：下载模型到本地

通过魔搭社区（ModelScope）下载模型文件（包含权重、配置文件等）：

# 创建模型存储目录

mkdir -p ./model/qwen2_5-1_5b-instruct

# 下载模型（需先安装modelscope-sdk）

pip install modelscope

modelscope download --model qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct --local_dir './model/qwen2_5-1_5b-instruct'
步骤 2：安装 vLLM
# 安装指定版本（避免版本冲突，0.6.0稳定版适配多数模型）

pip install vllm==0.6.0
步骤 3：启动模型服务

通过命令行启动服务，指定模型路径、端口号：

vllm serve "./model/qwen2_5-1_5b-instruct"

 --load-format "safetensors"# 模型权重格式（多数开源模型用safetensors）

 --port 8000                   # 服务端口（若8000被占用，换8100/8200等）

 --tensor-parallel-size 1       # GPU数量（单GPU设为1）
  • 启动成功后，服务地址为 http://localhost:8000，支持通过 HTTP API 或 Web 界面调用。
步骤 4：测试服务调用
# 用requests库调用本地vLLM服务

import requests

url = "http://localhost:8000/v1/completions"

headers = {"Content-Type": "application/json"}

data = {

"model": "qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",

"prompt": "请计算1+2*3的结果，并解释运算逻辑",

"max_tokens": 200,

"temperature": 0.1

}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

print("模型输出：", response.json()["choices"][0]["text"])

3. 部署微调模型（可选）

若需测试微调后的模型（如之前用 ms-swift 微调的模型），只需替换模型路径，注意端口号不与其他服务冲突：

# 微调模型通常保存在output目录（替换为你的实际路径）

vllm serve "./output/qwen2_5-1_5b-instruct/v0-202xxxxx-xxxxxx/checkpoint-xxx-merged"

 --load-format "safetensors"

 --port 8001  # 用8001端口，避免与基础模型服务冲突

三、云上部署：生产环境的高可用方案

当业务进入生产阶段，需应对高并发、高可用、弹性伸缩等需求，本地部署无法满足，此时需选择云服务部署。阿里云提供多种部署方案，覆盖从 “零运维” 到 “完全定制” 的全场景。

1. 云服务方案对比：选对工具事半功倍

不同云服务的定位、优势、适用场景差异显著，需根据业务需求选型：

服务名称 核心特点 适用场景 运维复杂度 成本优势
阿里云百炼 大模型专属平台，一键部署、API 集成、生态联动（如向量检索） 快速上线生成式 AI 应用（对话机器人、内容生成） 极低（可视化操作） 按需计费，无需关注基础设施
函数计算 FC Serverless 架构，免运维、秒级扩缩容、按请求计费 轻量级推理（如低频查询工具、定时批处理任务） 低（无需管理服务器） 无闲置成本，适合流量波动大的场景
人工智能平台 PAI-EAS 模型在线服务，支持弹性扩缩容、蓝绿部署、监控告警 常规模型（图像分类、NLP 任务），需稳定实时响应 中（需配置服务参数） 平衡性能与成本，支持 Spot Instance 降本
GPU 云服务器 ECS IaaS 层资源，完全定制环境（安装任意框架 / 依赖） 复杂自定义模型（如多模态模型、特殊硬件依赖） 高（需手动运维） 长期稳定运行场景，可包年包月降本
容器服务 ACK/ACS Kubernetes 集群，支持 CI/CD、负载均衡、混合云部署 复杂微服务架构（多模型协同、大规模集群） 极高（需 DevOps 能力） 适合企业级大规模部署，资源调度灵活

2. 主流云服务部署实操

方案 1：阿里云百炼（零运维，快速上线）

适合非技术团队或需快速落地大模型的场景，全程通过控制台可视化操作：

  1. 登录百炼控制台：进入「模型服务」→「模型部署」；
  2. 选择模型：
  • 预置模型：直接选择通义千问系列（如 qwen-max、qwen-7b-instruct）；
  • 自定义模型：上传微调后的模型文件（支持从魔搭社区或本地导入）；
  1. 一键部署：
  • 选择服务规格（如 GPU 类型：T4/V100/A100，根据模型参数选择）；
  • 配置扩缩容规则（如最小 1 节点、最大 5 节点，应对突发流量）；
  1. 调用服务：
  • 部署成功后，获取 API 密钥和调用地址；
  • 通过 SDK 或 HTTP API 集成到业务系统（调用方式与 “直接调用预置模型” 一致）。
方案 2：函数计算 FC（低成本，轻量级推理）

适合低频、非实时任务（如每天数百次查询的工具），按请求计费，无闲置成本：

  1. 创建函数：
  • 登录阿里云 FC 控制台，选择「创建函数」→「自定义创建」；
  • 运行环境：选择「Python 3.9」，计算类型：「GPU」（选择 T4 规格，适配小模型）；
  1. 上传代码与依赖：
  • 代码：编写模型加载与推理逻辑（需适配 FC 的入口函数handler）；
  • 依赖：通过requirements.txt指定 vLLM、torch 等依赖（FC 会自动安装）；
  1. 配置触发器：
  • 添加「HTTP 触发器」，生成公网访问地址；
  • 配置限流规则（如 QPM=50，避免过度消耗资源）；
  1. 测试调用：
  • 通过 Postman 或代码调用 HTTP 触发器地址，传入prompt参数；
  • 注意：首次调用可能有 “冷启动延迟”（10-30 秒），后续调用延迟会降低。
方案 3：PAI-EAS（平衡性能与易用性，常规模型首选）

适合需稳定实时响应的场景（如电商客服 AI、图像识别接口），支持弹性扩缩容：

  1. 准备模型：
  • 将模型转换为 EAS 支持的格式（如 ONNX、TorchScript，或直接上传 PyTorch 模型）；
  • 上传模型到阿里云 OSS（对象存储服务），获取模型路径；
  1. 创建服务：
  • 登录 PAI 控制台，进入「模型在线服务 EAS」→「创建服务」；
  • 选择「自定义模型」，填写 OSS 模型路径，配置 GPU 规格（如 3 卡 T4）；
  • 开启 “模型预热”：避免首次调用冷启动延迟；
  1. 监控与运维：
  • 在 EAS 控制台查看服务监控（QPS、延迟、错误率）；
  • 配置自动扩缩容：当 QPS 超过阈值（如 100）时，自动增加节点。
方案 4：GPU 云服务器 ECS（完全定制，复杂模型）

适合需深度定制环境的场景（如多模态模型、特殊框架依赖），需手动管理服务器：

  1. 购买 ECS 实例：
  • 登录阿里云 ECS 控制台，选择「GPU 计算型」→ 规格（如 g6t.2xlarge，T4 显卡）；
  • 操作系统：选择「CentOS 7.9」或「Ubuntu 20.04」，预装 GPU 驱动；
  1. 配置环境：
  • 远程连接 ECS（通过 SSH），安装 Python、PyTorch、vLLM 等依赖；
  • 上传模型文件（从本地或 OSS 下载）；
  1. 部署服务：
  • 用 vLLM 启动服务（命令与测试环境一致）；
  • 配置防火墙：开放服务端口（如 8000），允许公网访问；
  1. 高可用优化：
  • 结合负载均衡 SLB：多 ECS 实例部署，分散流量；
  • 配置弹性伸缩 ESS：根据 CPU/GPU 使用率自动增加 / 减少实例。

3. 云服务选型决策指南

按以下 4 个维度逐步筛选，快速确定适合的方案：

  1. 核心需求优先级：
  • 快速上线 → 阿里云百炼；
  • 低成本 + 轻量级 → 函数计算 FC；
  • 稳定实时响应 → PAI-EAS；
  • 完全定制环境 → GPU 云服务器 / ACK。
  1. 模型兼容性：
  • 通义千问系列 → 优先阿里云百炼；
  • 通用开源模型（如 Llama、Qwen） → FC/PAI-EAS/GPU ECS；
  • 多模态 / 特殊框架模型 → GPU ECS（手动安装依赖）。
  1. 团队技术能力：
  • 非技术团队 → 阿里云百炼（可视化操作）；
  • 算法工程师 → PAI-EAS（无需运维服务器）；
  • DevOps 团队 → ACK/GPU ECS（需管理集群 / 环境）。
  1. 成本控制：
  • 低频波动流量 → 函数计算 FC（按请求计费）；
  • 稳定流量 → PAI-EAS（按实例时长，支持 Spot 降本）；
  • 长期使用 → GPU ECS（包年包月比按量付费省 30%-50%）。

四、其他部署方式：应对特殊场景

除上述方案外，还有针对 “数据安全”“边缘计算”“嵌入式设备” 的部署方式，覆盖更多业务需求。

1. 公共云 vs 专有云：数据安全优先

  • 公共云部署：
  • 特点：模型封装为 API，SaaS 模式提供服务（如阿里云百炼、OpenAI）；
  • 优势：低门槛、易集成；
  • 适用场景：无敏感数据的通用业务（如公开内容生成、通用问答）。
  • 专有云部署：
  • 特点：在企业内部搭建云平台（如阿里云专有云），模型部署在内部网络；
  • 优势：数据不流出企业，安全性高，支持定制化；
  • 适用场景：金融、医疗等需严格数据保密的行业（如医院病历分析 AI）。

2. 端云协同部署：平衡实时性与算力

  • 原理：“端侧”（如手机、智能设备）部署小模型，负责数据预处理、简单推理；“云端” 部署大模型，负责复杂计算（如多轮对话、深度分析）；
  • 优势：端侧低延迟（毫秒级响应），云端高算力（处理复杂任务）；
  • 适用场景：智能硬件（如语音助手、智能家居）、边缘计算场景（如工业设备实时监测）。
  • 示例：乐天派智能音箱 —— 端侧小模型处理 “唤醒词识别”“简单指令（如开灯）”，云端大模型处理 “复杂问答（如讲故事、查天气）”。

3. 嵌入式部署：硬件端直接运行

  • 特点：将模型部署在嵌入式硬件（如汽车芯片、机器人、医疗设备），无需依赖网络；
  • 要求：模型需轻量化（如用 TensorRT 量化、剪枝，减少参数量和计算量），适配硬件算力；
  • 适用场景：汽车自动驾驶（实时决策）、医疗设备（如血糖仪 AI 分析）、工业机器人（实时控制）。

五、总结：部署方案选择流程图

  1. 业务阶段：初期测试→用 vLLM 本地部署；生产上线→选云服务；
  2. 核心需求：快速上线→百炼；低成本→FC；稳定实时→PAI-EAS；定制化→GPU ECS；
  3. 特殊场景：数据安全→专有云；边缘实时→端云协同；硬件设备→嵌入式部署。

通过以上步骤，可根据实际需求快速确定部署方案，实现模型从 “开发” 到 “落地” 的闭环，让 AI 真正服务业务、创造价值。

六、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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