在线教程丨vLLM入门实战，零基础跑通环境检查/离线推理/API服务搭建等环节

选好了开源模型，接下来如何让它真正运行起来？当需求从单次问答走向批量处理和多人访问，推理速度、显存利用率与请求调度，就成了开发者需要面对的问题。

vLLM 正是面向大模型推理与服务的开源框架。 它通过 PagedAttention、连续批处理等技术优化推理效率，并提供离线推理与在线服务等使用方式，是了解大模型部署与推理优化的一个实践入口。

不过，对于刚接触大模型开发的同学来说，从理解框架到动手使用，仍需要一条清晰的学习路径。与其在零散资料之间反复切换，不如从一份面向初学者的教程开始。

针对于此，HyperAI 已上线「vLLM 入门教程：零基础分步指南」，为想要上手这一框架的读者提供实践入口。这份教程将围绕四个环节展开：

* 检查运行环境：确认容器环境与依赖版本，为后续操作做好准备。

* 运行离线推理：使用 vLLM Python API 调用模型，完成离线推理。

* 启动模型服务：搭建兼容 OpenAI API 的 vLLM 服务，将模型能力开放为可调用的接口。

* 完成交互调用：通过 OpenAI 客户端和 curl 请求服务，并启动本地 WebUI，在网页中与模型交互。

在线运行：

https://go.hyper.ai/0T7UT

更多在线教程：

https://hyper.ai/notebooks 

demo 页面

1.进入 hyper.ai 首页后，选择「教程」页面，或点击「查看更多教程」，选择「vLLM 入门教程：零基础分步指南」，点击「运行此教程」。

2.页面跳转后，点击右上角「Clone」，将该教程克隆至自己的容器中。

注：页面右上角支持切换语言，目前提供中文及英文两种语言，本教程文章以英文为例进行步骤展示。

3.选择「NVIDIA RTX 5090」以及「vLLM」镜像，点击「Continue job execution（继续执行）」。

4.等待分配资源，当状态变为「Running（运行中）」后，点击「Open Workspace」进入 Jupyter Workspace。

1.页面跳转后，点击左侧 README 文件，进入后点击上方 Run（运行）。

2.待运行完毕后，请打开新终端，执行以下命令启动 Open WebUI。

3.启动后，点击右侧 API 地址即可在浏览器中访问 Open WebUI 界面。