下载：

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alias hfd="$PWD/hfd.sh"
hfd Qwen/QwQ-32B --local-dir Qwen/QwQ-32B

docker pull vllm/vllm-openai:latest

启动：

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docker run -d --gpus '"device=2,3,4,5"'     \
-v ./Qwen/QwQ-32B:/QwQ-32B     \
-p 7870:8000     --ipc=host     --shm-size 32g     \
vllm/vllm-openai:latest     \
--model /QwQ-32B --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser hermes \
--api_key "nsyabBKSDBgiwqd123134xx.." \
--gpu_memory_utilization 0.9 --tensor_parallel_size 4 --max-model-len 131072

docker compose

yaml
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version: '3.8'

services:
  vllm:
    image: vllm/vllm-openai:latest
    container_name: vllm
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              device_ids: ["4", "5"]
              capabilities: [gpu]
    volumes:
      - /data/xiedong/Qwen/QwQ-32B:/QwQ-32B
    ports:
      - "7870:8000"
    ipc: host
    shm_size: 32g
    command: [
      "--model", "/QwQ-32B",
      "--enable-auto-tool-choice",
      "--tool-call-parser", "hermes",
      "--api_key", "nsyabBKSDBgiwqd123134xx..",
      "--gpu_memory_utilization", "0.9",
      "--tensor_parallel_size", "4",
      "--max-model-len", "131072"
    ]

数据并行 vs 张量并行

特性	数据并行	张量并行
适用场景	模型可以在单个 GPU 上容纳	模型无法在单个 GPU 上容纳
通信开销	低（仅在结果汇总时通信）	高（频繁传输模型参数）
实现复杂度	简单	复杂
性能提升	显著（文章中提升 1.89 倍）	一般（文章中提升 1.32 倍）

---

• 如果模型可以在单个 GPU 上容纳，优先选择 数据并行，因为性能提升更显著，且实现更简单。 • 如果模型太大，无法在单个 GPU 上容纳，则必须使用 张量并行。

api访问：

python
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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="xxxx..",
    base_url="http://nxtest7870.com/v1/"
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {"role": "system",
         "content": "你是Prompt提示词生成器，擅长将用户提供的提示词优化为更合适的表达。你只能输出英文。"},
        {"role": "user", "content": "现在请你开始优化提示词，用户输入为：一个女人，动漫风格"}
    ],
    model="/QwQ-32B",
)
print(chat_completion)

generated_text = chat_completion.choices[0].message.content
print(generated_text)