VLM 本地部署笔记

本地大模型推理框架
部署与优化

从 vLLM 到 OpenCloud 对接，让本地模型推理真正高效起来

摘文档摘要

运行本地大模型，长时间选择工具调用场景时，推理框架选错是效率低下的根因。

本文以单卡 Windows 环境为例，完成 WSL + Ubuntu + Python 环境 → vLLM 部署 → Owen2.5 模型加载 → OpenCloud 接入 的完整落地路径，帮助你将 token 成本降为 0，响应时长压缩至秒级。

推理加速本地部署 OpenCloud 接入零 token 成本

慢开场问题：不是模型不够强

在 OpenCloud 这类需要频繁工具调用的场景中，推理框架本身的调度开销远大于模型计算时间。

耗满任务的表现：回复缓慢 → 工具调用频繁出错 → 上下文长度被耗尽 → 执行中断。

把原因归结于模型性能或硬件配置，是大多数方案的误区——真正该做的是更换推理框架。

核心判断：换了更合适的推理框架，执行速度可提升数倍，上下文稳定性与工具调用成功率也显著改善。

选推理框架选型

SGLang

多卡集群 / 服务器环境

vLLM

单卡本地 / 个人工作站
性能优先

结论：普通用户单卡环境推荐使用 vLLM。 目前 vLLM 是单卡部署大模型中性能最强的推理框架之一，众多企业级 AI 产品都在使用它。

程标准部署路径

①前期准备与 WSL 安装

Windows 端安装终端管理器（推荐 Windows Terminal）后，以管理员身份在终端中执行 WSL2 安装：在 Windows Terminal 中键入：wsl --install --no-distribution，完成后重启使 WSL2 生效。

②安装 Ubuntu 子系统 & 检查 GPU

WSL 重启后安装 Ubuntu：wsl --install -d Ubuntu，按提示创建 Linux 用户名并设定密码。
之后验证 GPU 是否穿透到子系统：键入nvidia-smi，看到正常的 GPU 列表和驱动信息，说明 GPU 已成功自动接通。

⚠️ Ubuntu 中的密码输入不可显，需自行牢记。

③Python 虚拟环境与 vLLM 部署

依次更新系统 → 安装 Python 环境 → 创建虚拟环境。之后进入虚拟环境并执行：pip install vllm，即在 Ubuntu 子系统内完成 vLLM 安装。

④下载 Owen 2.5 并启动服务

显存 ≥ 24 GB 时选用 Owen2.5 14B：中文能力较强，工具调用能力完整，更适合 OpenCloud；显存不足可换 7B / 4B。通过 vllm serve /模型路径/名称启动。模型约 10GB，下载完成后终端显示当前模型信息即代表成功。

接OpenCloud 接入本地模型

Ubuntu 子系统内安装 OpenCloud（注意版本需要 V20 以上）

执行 OpenCloud on board 进入向导配置：安装模式建议选第一个，模型服务商选择 Custom Provider（自定义提供商）

将 Base URL 指向本地端口：http://localhost:8000/v1

API Key 字段随意填写（如 12345678）；选择 OpenAI 兼容接口

确认你加载的模型 ID（如 Owen 2.5 14B），验证服务对齐

💡 之后需要把模型对接到第三方聊天工具，可以在 Telegram 机器人中填写 Bot Token 即可完成对接。

速部署效果验证

在 OpenCloud 界面/第三方聊天工具中发送提问，vLLM 本地服务可实现「秒级响应」。例如发送“你好，请自我介绍一下”，回复速度与生成速度均非常流畅。

回复速度秒级响应

工具调用稳定 + 极速

上下文支持完整保持

扩更多自动化玩法

在 OpenCloud 中安装各类 skills 插件，也可以让机器人自动帮自己安装所需技能，全程自动化执行

创建 Telegram Bot 并将配对码在子系统中执行，就能在聊天工具中使用本地模型对话、任务管理、多步自动规划

配合本地模型可以自动登录网站后台、编辑页面内容、生成并发布文章、执行 SEO 优化任务——全部交由本地模型托管，无额外 token 成本

实践经验：当前作者的网站内容、SEO 排名优化等全部由本地 OpenCloud + Owen 模型完成，运行效果良好。

行行动建议

单卡用户迁移到 vLLM：如果你现在习惯使用 Ollama 跑 OpenCloud，任务频繁出现卡顿，不应默认加显存买硬件，先切换到 vLLM 推理

按显存选择模型：24GB 以上重点使用 Owen2.5-14B / 更小显卡换用 7B 型号来保证本地响应速度

注意 WSL2 + 驱动验证：在 Ubuntu 内先跑通 nvidia-smi，否则后续推理均无法正常启用 GPU

对接时务必选 Custom Provider：否则将无法填写你的本地 Base URL 完成 API 定向

勇于摆脱付费 token：本地模型已能胜任多数自动化任务，OpenCloud 接入后不需要再向外采购大模型额度

核心结论

框架换对了 → 速度 + 稳定性同步提升

本方案区别于传统的“追加硬件”，通过在 Windows 上搭建 Linux 子系统 → vLLM → OpenCloud 架构，真正让本地模型发挥最大性能，同时保持极低的使用成本。

本内容为技术流程笔记 · 数据参考来源：零度博站
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本地大模型推理框架部署与优化

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