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GPU 主機
LLM 模型本地部署的價值與挑戰
GPU 主機 – 隨著 ChatGPT、LLaMA、DeepSeek 等大型語言模型（LLM）廣泛應用，越來越多企業與開發者希望將 LLM 模型自建於本地或 GPU 實體主機上。這樣不僅能取得更高的資料控制權，避免私密資訊外洩，也能有效降低長期使用成本，並規避商業 API 在頻率、使用量、功能上的限制與資安疑慮。
然而，部署 LLM 模型的第一道門檻往往是環境建置。從 CUDA 驅動的版本對應、PyTorch 的安裝，到 HuggingFace 模型快取與推論引擎選型，都是需要考量的技術細節。如果沒有明確指引，往往容易在初期階段耗費大量時間摸索。
這篇文章將以平易近人的方式，帶你從挑選 GPU 主機開始，逐步說明環境建置、部署流程、模型上線、API 串接、容器化管理與後續運維建議，協助你成功將 LLM 模型部署到實體主機，快速打造自己的本地 AI 推論平台。
部署前準備與主機配置建議
在正式開始部署模型之前，先別急著安裝程式！我們需要先確認你的 GPU 主機硬體夠力、環境設定相容。這一節會用通俗的方式，帶你了解應該挑選哪一張顯卡（GPU）、要準備多少記憶體、該安裝哪些驅動與開發工具。只要照著這些建議來設定，就能大幅降低部署錯誤的風險，幫你更順利地讓 LLM 跑起來。
若你需要部署如 DeepSeek-V2 671B、GPT-4 級模型，請注意其對 GPU 記憶體、節點互聯頻寬與容器調度架構（如 Slurm、Ray、KubeRay）要求遠高於單卡部署，建議規劃多節點 H100 或 B100 集群，並提前測試資料同步與分片載入機制。
1️⃣ 選擇合適的 GPU 主機
以下為常見主流 LLM 模型規模對應的 GPU 配置建議，適用於 LLaMA、Vicuna、DeepSeek、Baichuan 等模型系列。此外，部分模型（如 DeepSeek-VL、Yi-34B、Mixtral）因支援多模態或分散式推論，對 GPU 記憶體、頻寬與儲存速度要求更高，建議提前確認官方需求。
以下配置為建議的最低硬體需求，適用於單卡部署條件下的基本穩定運行。若你希望獲得更高效能或支援多使用者併發，建議選擇更高階硬體。
依照你想部署的模型大小與使用情境，選擇 GPU 主機 配置：
模型規模 | 推薦 GPU | VRAM 建議 | 硬體建議 |
|---|---|---|---|
小型（7B） | RTX 3090 / A10 / L4 | 24GB 以上 | 8 核心 CPU / 64GB RAM / 1TB NVMe |
中型（13B~33B） | RTX 4090 / A100 | 40GB 以上 | 多核心 CPU / 128GB RAM |
大型（65B~70B） | A100×2 / H100×2 / 多卡 | 80GB×2 以上 | 高速儲存 / 多 GPU NVLink |
超大型（175B~671B） | H100×4~8 / B100×8 / 多節點集群 | 每節點 80GB×4 以上 | 高速網路互聯 / 多節點儲存 / Slurm 管理 |
2️⃣ 安裝基本環境（CUDA / 驅動 / PyTorch）
驅動安裝：建議使用官方網站下載最新版 NVIDIA Driver
CUDA 工具包：建議安裝與 PyTorch 相容的版本
安裝指令：
安裝 nvidia 顯示卡驅動
apt 安裝方式：安裝驅動之前可能要更新鏡像來源
sudo apt update -y
sudo apt install nvidia-driver-550-server -y
編譯安裝的方式，但不推薦現安裝驅動建議透過apt方式
驅動可以從nvidia官網下載安裝最新的顯示卡驅動，cuda version表示支援的最高的cuda版本，相容於該版本以下的cuda。下載到伺服器上後執行
sh NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files --no-cc-version-check --kernel-source-path="/usr/src/kernels/linux-headers-generic4"
注意：“/usr/src/kernels/linux-headers-generic4” 這個是系統的核心版本，根據自己的核心版本修改對應參數(例如：/usr/src/kernels/linux-headers-5.4.0-42-generic)。
進入該介面後面都按預設不要做修改。安裝完成後執行 nvidia-smi 就能驗證驅動是否安裝完成了。
Nvidia官方各版本下載地址。
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
以下提供 Linux 版本的下載位址與安裝方式
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.9.1/local_installers/cuda_12.9.1_575.57.08_linux.run
sudo sh cuda_12.9.1_575.57.08_linux.run
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.1/local_installers/cuda_12.8.1_570.124.06_linux.run
sudo sh cuda_12.8.1_570.124.06_linux.run
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.3/local_installers/cuda_12.6.3_560.35.05_linux.run
sudo sh cuda_12.6.3_560.35.05_linux.run
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.5.1/local_installers/cuda_12.5.1_555.42.06_linux.run
sudo sh cuda_12.5.1_555.42.06_linux.run
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run
sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run
下載後軟體包後在軟體包執行 sh 命令
在這個介面輸入 accept 然後 enter
這個選項依空格只保留 cuda toolkit 12.3 然後 install 安裝。
正常安裝完成後 linux 系統內是沒有 nvcc 命令的，建議透過編輯當前用戶的 ~/.bashrc 在最後一行添加下面字段，保存後 source ~/.bashrc 生效。
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.8/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.8
推薦官網安裝，選擇自己的安裝方式和 cuda 版本即可安裝：
其他版本安裝可在此連結找到
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
範例：安裝pytorch2.0.0,torchvision1.15.0,torchaudio2.0.0,cuda版本11.8
pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
順利安裝完可以用以下方式驗證
(base) root@ubuntu20:~# python
Python 3.9.7 (default, Sep 16 2021, 13:09:58)
[GCC 7.5.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
2.0.0+cu118
使用 Conda 可快速建構虛擬環境與依賴控制，推薦於部署階段使用。
目前主流的 LLM 部署工具可分為兩大類型：
圖形介面工具（適合測試與互動操作）
Text Generation WebUI：支援多模型切換、LoRA/QLoRA、量化模型，可透過瀏覽器操作，是最多人使用的本地 GUI 部署介面。
LM Studio：跨平台桌面應用，適合入門者使用，快速執行模型互動。
API 部署工具（適合實務部署與服務串接）
vLLM：高效推論引擎，支援 FlashAttention、OpenAI API 格式，是企業部署首選。
TGI（Text Generation Inference）：由 HuggingFace 開發，支援並發推論、FastAPI 架構與自動分片。
LMDeploy：由 Alibaba 提供，適合 INT4 / INT8 量化推論，適合中文 LLM 部署。
以下是主要 LLM 部署工具功能對照表，協助你根據需求選擇最適合的方式：
工具名稱 | 介面類型 | 支援模型格式 | 特點與優勢 | 適合對象 |
|---|---|---|---|---|
Text Generation WebUI | GUI | GGUF / HF Transformers | 多模型、LoRA、量化、插件豐富、操作簡單 | 測試、創作者、教育用途 |
LM Studio | GUI | GGUF / HF Transformers | 桌面應用、即開即用、跨平台支援 | 入門者、個人用戶 |
vLLM | API | HF Transformers | 高效推論、FlashAttention、OpenAI 相容格式 | 開發者、企業服務部署 |
TGI（Text Gen. Inference） | API | HF Transformers | FastAPI 架構、自動分片、多實例支援 | 中大型部署與並發需求 |
LMDeploy | API | INT4 / INT8 量化格式 | 支援低精度部署、中文模型優化 | 中文環境、節能推論需求 |
pip install huggingface_hub
huggingface-cli login
huggingface-cli download lmsys/vicuna-13b-v1.5
模型會以 safetensors 格式儲存，並放在 ~/.cache/huggingface/
pip install vllm
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model lmsys/vicuna-13b-v1.5 \
--dtype float16 \
--port 8000
vLLM 啟動後會自動在指定埠口（預設為 8000）提供一組相容 OpenAI API 的伺服器介面，具備 /v1/chat/completions 和 /v1/completions 兩條主要路由，模擬原生 OpenAI 的行為。這代表你可以無需修改原有應用程式邏輯，就能直接改為串接本地部署的模型，例如：
在 Python 中將
openai.api_base設為http://localhost:8000/v1將前端或 webhook 原本指向 OpenAI 的 token 與 endpoint 改為內部主機 IP
配合 FastAPI、Flask、Node.js 等框架的 OpenAI SDK 或 HTTP request 方式呼叫
這樣你就能輕鬆將本地 LLM 推論服務整合進網站、機器人平台或企業內部系統中。
以下是範例程式碼（Python）用於串接本地 vLLM API：
import openai
openai.api_key = "EMPTY" # 本地部署通常不需要驗證金鑰
openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="lmsys/vicuna-13b-v1.5",
messages=[
{"role": "user", "content": "幫我寫一段介紹台灣美食的短文"}
]
)
print(response.choices[0].message["content"])
你也可以將其包裝成前端 Web App（如 React + Next.js）或後端 API（如 FastAPI），實現更完整的對話應用。此外，建議使用 Nginx 作為前端 Proxy，設定 TLS 憑證與反向代理，提升服務安全性與擴展性。
如果你希望部署成容器化形式，可使用 Docker Compose 建立簡易部署架構，例如：
version: '3.9'
services:
vllm:
image: vllm/vllm:latest
command: >
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model lmsys/vicuna-13b-v1.5 \
--port 8000 \
--dtype float16
ports:
- "8000:8000"
volumes:
- ./models:/root/.cache/huggingface
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: all
capabilities: [gpu]
搭配 Docker Desktop、Portainer 或自建 NVIDIA Container Toolkit，即可實現彈性部署與資源限制管理，適合多模型或跨團隊應用場景。
部署完成後，你的 LLM 模型就像一個本地版的 ChatGPT，可依照前述的串接方式與 Docker 化流程，實際應用於多種場景。例如：
作為企業內部文件問答系統核心，搭配 FastAPI 作為前端 API 管理層
整合 RAG 架構，讓本地 LLM 結合 FAISS / Elasticsearch 回答私有知識查詢
串接至 LINE Bot、Discord Bot、Telegram 等平台，透過 vLLM 的 OpenAI 相容 API 提供即時互動
開發 AI 寫作助手、SEO 關鍵字生成器或內部自動化工具
此外，搭配 Docker Compose 與 Nginx 代理設定，還能實現多模型切換、自動化啟動與多埠路由管理。進一步結合 Gunicorn 或 Uvicorn 等 ASGI Server，便能將模型打包為穩定高併發的微服務，支援數十甚至上百名用戶並行互動。
若有需要進一步進行 GPU 資源監控與模型健康管理，也可導入以下監控機制：
NVIDIA DCGM（Data Center GPU Manager）：可即時監控 GPU 溫度、記憶體使用量、算力負載等關鍵指標，適合多卡環境。
Prometheus + Grafana：透過 exporter 套件收集 vLLM 或服務層的 API 呼叫次數、延遲、錯誤率等指標，並以圖表形式呈現。
NVIDIA SMI 指令結合 log 監控：搭配 cron job 或 log collection 工具監測 GPU 狀態、觸發自動告警或擴容。
透過上述工具，你可以打造出一套兼具效能、穩定性與可視化運維能力的 LLM 私有部署平台。
若想實現進一步的彈性與規模擴展，也可考慮以下進階策略：
容器自動擴縮（Auto Scaling）：可使用 Kubernetes（K8s）或 Docker Swarm 管理 LLM 容器群，搭配資源監控觸發自動調整 GPU 資源。
模型快取與權重熱載入：使用 vLLM 提供的 lazy loading 或 memory-efficient loading 機制，動態載入需要的權重，節省 GPU 記憶體。
混合部署架構：將 RAG 的檢索層、LLM 推論層與前端服務層進行模組化分離，並依負載動態擴展，每層可獨立調整資源配置與更新策略。
這些進階策略將有助於企業級場景下的高可用、高效能 LLM 架構建置，提升部署彈性與營運效率。
若需部署於更大型或混合架構環境，也可考慮下列進階方案：
Kubernetes + GPU Operator：透過 K8s 管理 GPU container job，結合 NVIDIA GPU Operator 可自動設定 driver、DCGM、CUDA 環境與監控資源，適合多使用者或彈性任務排程場景。
模型快取與分佈式計算最佳化：針對大型模型，可採用 Tensor Parallel / Pipeline Parallel 設計，或利用 vLLM 的 lazy loading 與 FlashAttention 加速推論效率與記憶體使用。
整合 Triton Inference Server / KServe 架構：將推論服務封裝成 ONNX / TorchScript 模型，使用 Triton 或 KServe 提供彈性 endpoint、多模型熱切換、AB 測試等企業級佈署功能。
多模型併行與命名空間管理：建議將每個模型部署為獨立 Namespace（K8s）或獨立 GPU Pod，搭配 ingress controller 與負載均衡機制，可依負載自動調整服務數量，並記錄模型行為與統計。
這些元件與策略將有助於你打造一個能隨需求擴充、易於治理並具備觀測性（observability）的企業級 LLM 平台。
WebUI 側重圖形介面與支援多模型切換，適合開發測試與教學用途；vLLM 則效能最佳化、支援 FlashAttention 與 OpenAI API 格式，適合部署在伺服器環境、企業服務或 API 架構中。
是的。以 Vicuna-13B 或 LLaMA2-13B 為例，建議系統 RAM 至少 64GB，若執行多卡分佈式推論或大量並發請求，則建議配置 128GB 或更多，並使用高速 NVMe SSD 以支援快取與模型載入。
可以，只要在 Hugging Face 或 ModelScope 上下載中文 LLM 模型，例如 DeepSeek-VL、Baichuan2、Chinese-LLaMA2 等，部署步驟與英文模型相同，只需將 –model 參數改為對應模型 ID。
可以，推薦方式如下：
使用 Docker Compose 定義多服務，每個服務分配不同 GPU 或 port
使用 vLLM 搭配 FastAPI gateway 管理模型選擇
在 K8s 架構中以不同 namespace 或 deployment 隔離模型，並透過 ingress 實現路由分流
可搭配 DCGM/NVIDIA SMI 監控 GPU 負載，並整合 Prometheus + Grafana 或 Loki 進行統一日誌與指標視覺化。vLLM 亦可透過啟動指令設定 tracing 或調整 log level，以便偵錯與效能優化。
可使用 Kubernetes + GPU Operator 搭配 HPA/VPA（Horizontal/Vertical Pod Autoscaler）與 metrics server 實現自動擴縮，或配合 Prometheus 設定自動化觸發規則調整推論節點數量。
如果你希望獲得更快速、更穩定的模型部署體驗，歡迎洽詢 TAKI Cloud。我們提供從 GPU 主機挑選、驅動與環境建置、模型下載快取、自動化推論服務架設、API 串接與安全強化等一站式部署支援，讓你在短時間內即可擁有專屬的本地 AI 模型平台，無論是部署 LLaMA、DeepSeek-V2、Mistral 或多模型架構，我們都能提供技術顧問與實務解決方案，協助你快速上線、穩定營運。
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