Ubunt+4090D+Vllm

环境

• NVIDIA CUDA Toolkit
• PyTorch
• FlashAttention
• vLLM

一、系统准备

更新系统：

apt update
apt upgrade -y

安装基础工具：

apt install -y \
git \
build-essential \
cmake \
ninja-build \
python3-dev \
python3-venv \
python3-pip \
htop

二、安装 CUDA

确认 CUDA 已安装：

nvcc --version

应该看到类似：

Cuda compilation tools, release 12.8

如果 CUDA 在：

/usr/local/cuda-12.8

加入环境变量：

echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

验证：

echo $CUDA_HOME

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三、创建 Python 虚拟环境

创建环境：

python3 -m venv ~/vllm_venv

进入环境：

source ~/vllm_venv/bin/activate

升级 pip：

pip install --upgrade pip

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四、安装 PyTorch (CUDA 12.8)

pip install torch torchvision torchaudio \
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

验证：

python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda)"

应该类似：

2.x.x 12.8

再确认 GPU：

python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"

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五、安装编译工具

FlashAttention 需要：

pip install ninja packaging wheel

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六、安装 FlashAttention

4090D 的 GPU 架构是：

sm_89

限制编译架构：

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.9"

安装：

pip install flash-attn==2.5.9.post1 --no-build-isolation

编译时间：

10 ~ 40分钟

CPU 会看到：

nvcc
nvvm
ptxas

跑满属于正常现象。

验证：

python -c "import flash_attn; print('flash-attn ok')"

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七、安装 vLLM

pip install vllm

确认版本：

python -c "import vllm; print(vllm.__version__)"

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八、启动 vLLM API 服务

推荐启动：

vllm serve /root/vllm_deploy/Qwen3-14B-AWQ \
	--served-model-name Qwen3-14B-AWQ \
	--async-scheduling \
	--host 0.0.0.0 \
	--port 8000 \
	--tensor-parallel-size 2 \
	--gpu-memory-utilization 0.85 \
	--enforce-eager \
	--max_model_len 8000

说明：

参数	作用
tensor-parallel-size 2	2张GPU并行
gpu-memory-utilization 0.9	显存使用90%
port 8000	API端口

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九、测试 API

curl http://localhost:8000/v1/models

如果返回模型信息，说明成功。

测试推理：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model":"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
"messages":[{"role":"user","content":"你好"}]
}'

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十、性能小知识

安装 FlashAttention 后，注意力计算速度通常会：

提升 2~4 倍

因为它减少了：

• GPU显存访问
• KV Cache读写
• 不必要的矩阵计算

这是 Transformer 推理速度提升的核心优化之一。

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十一、推荐目录结构

为了以后维护：

/root
 ├─ vllm_venv
 ├─ models
 ├─ vllm_deploy
 │   ├─ start.sh
 │   └─ logs

启动脚本示例：

#!/bin/bash
source ~/vllm_venv/bin/activate

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model /root/models/Qwen2.5-7B-Instruct \
--tensor-parallel-size 4 \
--gpu-memory-utilization 0.9 \
--port 8000