大模型技术如火如荼，但当我们满怀期待地将它引入企业应用时，部署环节往往成了拦路虎，个人感觉一些现实困境如下：

1. 环境配置困难：CUDA版本、驱动兼容性、Python环境、依赖库冲突等等，光是准备环境就让大家焦头烂额，稍有差池就报错连连。

2. 跨平台适配困难：不同操作系统（Ubuntu18.04 vs Ubuntu20.04 vs Ubuntu22.04 vs CentOS7）、不同硬件架构（CPU 节点 vs GPU节点），意味着完全不同的依赖库和配置路径。好不容易适配好一个系统，如果换台机器又要重头再来，从头到尾全靠经验摸索，维护成本极高。

3. 离线部署困难：企业内部生产环境常常严格隔离互联网，手动下载所有依赖、解决复杂的离线编译和安装问题，耗时耗力且极易出错，从而拉长了大模型落地的部署时间。

4. 资源管理困难：分布式节点的时间同步、SSH互信、GPU资源分配、容器环境搭建等等，手动配置不仅繁琐，而且难以保证一致性和可靠性，为后续运维埋下隐患。

5. 效率瓶颈：大家如果把时间大量消耗在重复、低效的基础环境搭建上，而非核心的模型调优和应用开发，严重拖慢项目落地节奏。

OpenStation优势：一键部署、分钟级上线

面对上述那些实实在在的问题，OpenStation一站式大模型部署平台通过全自动化的安装流程与智能环境配置，无论是技术团队还是业务人员，都能在10分钟内完成从环境搭建到服务上线的全流程操作。

• 架构兼容：同时支持X86服务器的GPU环境与纯CPU环境，GPU节点自动调用vLLM等高性能推理引擎，CPU节点则通过优化算法实现高效推理，ARM架构暂时是不支持的。

• 网络适配：提供 在线 / 离线双部署模式，在线模式自动拉取最新依赖，离线模式支持断网环境下的完整部署（离线包已集成 10.1GB 的组件与镜像），从而解决离线部署困难问题。

• 系统支持：主流Ubuntu系统全覆盖（22.04/20.04/18.04），CentOS7系列在线部署也同样支持，从而解决跨平台适配困难的问题。

• 分钟级上线：使用OpenStation部署LLM服务只需要10分钟即可完成部署，为大模型服务的落地提供了有力保障。

• 一键化部署：与传统大模型部署需要手动配置 CUDA环境、调试依赖冲突不同，OpenStation提供一键化安装部署方案。无论是在线安装还是离线部署，只需执行一行命令即可自动完成从依赖下载、环境配置到服务启动的全流程操作：

1. 在线安装时，如果服务器已连接互联网，可直接执行以下命令安装 OpenStation：

curl -O https://fastaistack.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/openstation/openstation-install-online.sh 
#其中，--version latest表示本次安装OpenStation平台的版本 
bash openstation-install-online.sh --version latest

 也可以通过链接直接下载在线安装包openstation-pkg-online-latest.tar.gz，上传到服务器上执行以下安装命令：

tar -xvzf openstation-pkg-online-latest.tar.gz 
cd openstation-pkg-online-latest/deploy 
bash install.sh true

2. 离线安装时，提供了预制的OpenStation离线安装包，下载链接如下：

包类型	包下载地址	内容	大小
离线安装包	点击下载	平台功能组件+推理引擎镜像	10.1GB
安装包SHA256	点击下载	安装包SHA256校验文件	96B

  下载完成后，上传安装包至待部署节点，在部署节点的安装包目录下执行以下命令：

#校验包的完整性 
sha256sum -c SHA256SUM-LATEST 
#解压安装包，执行安装过程 
tar -xvzf openstation-pkg-latest.tar.gz && cd openstation-pkg-latest/deploy && bash install.sh

部署全流程解析：从环境准备到服务验证

安装前：两步完成环境校验

1. 网络连通性检查 在线安装部署时，一键化安装部署脚本会首先进行网络连通性校验，显示网络连接的状态。

2. 关键参数准备 安装时需用户手动输入两项关键信息：

   

   1. 本机节点IP地址：用于服务访问与节点通信。

   2. 是否为GPU节点：系统将根据选择自动安装GPU驱动。

安装中：自动化完成环境构建

• 基础源配置

根据操作系统的不同，自动配置相应的阿里源仓库、Docker官方源仓库加速平台所需软件包的下载。

• 基础服务安装

自动安装chrony时钟同步服务，确保分布式节点时间一致性；配置节点间SSH免密登录，为后续分布式部署奠定基础；安装Docker CE容器运行环境。

• 硬件驱动适配

自动安装550.144.03版本GPU驱动，配置NVIDIA Container Toolkit，该驱动支持市面上常见H20、A100、A800、V100、T4等类型的加速卡。

• 数据库部署

一键部署MariaDB数据库，自动初始化用户管理、服务配置等数据表。

• 推理引擎部署

自动导入vLLM推理引擎镜像及其它推理引擎。

安装后：一分钟完成服务验证

安装完成后，只需在浏览器输入http://节点IP:32206，即可看到 OpenStation登录界面。首次登录后可立即进行：

• 创建API-Key：兼容OpenAI标准接口，可直接对接ChatGPT客户端。

• 模型部署测试：一键启动DeepSeek等主流模型，测试推理效果。

• 资源监控查看：实时查看各节点内存已用、存储已用、GPU显存占用等关键指标。

结语：大模型部署进入“傻瓜式”时代

从依赖资深工程师的手工部署，到脚本、驱动的一键化操作，OpenStation为大模型本地部署提供了有力保障。无论是企业IT部门还是开发者个人，都能通过极简的操作流程，快速构建生产级大模型服务。