别再被大模型部署劝退了！推理引擎让你秒变AI部署大神，5分钟从小白到专家！

大模型部署与训练有本质区别，部署需高性能、低延迟和高吞吐等特性。推理引擎作为桥梁，将训练好的模型转化为生产状态。部署方式有两种：一是使用开发框架如魔塔、huggingface，灵活但并发性差；二是借助推理框架如vllm、SGLang，可提升并发和处理能力。部署前需确定硬件平台，再选择合适的推理引擎和模型。理解推理引擎有助于在有限资源中进行极致优化，提升资源利用率。

程序猿李巡天

983人浏览 · 2026-01-08 14:20:27

程序猿李巡天 · 2026-01-08 14:20:27 发布

“ 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。

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。

在这里插入图片描述