D101: 母模型部署方案 v2 — CPU+GPU分离架构

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bingshuo 2026-05-18 16:02:17 +08:00
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# 母模型纯推理部署方案 v2
# Mother Model Deploy · SG Split Architecture · 2026-05-18
## 架构
```
冰朔
│ HTTPS
新加坡CPU服务器(43.156.237.110 BS-SG-001)
├── 你的域名 → 入口服务
├── 接收请求 → 转发到GPU
├── 返回结果给冰朔
└── 聊天记录存系统盘 /data/logs/chat/
│ 内网/公网转发
GPU服务器租的RTX 3090 24G按量付费
├── 只装vLLM + 母模型
├── 收到推理请求 → 跑 → 返回
├── 不存日志
├── 不存聊天记录
└── 跑完即关,数据不落地
```
## 组件清单
### GPU服务器租的
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 硬件 | RTX 3090 24G · 按量付费 |
| 系统盘 | 100GB起步 |
| 模型 | Qwen2.5-7B SFT (FP16, ~14GB) |
| 框架 | vLLM (OpenAI兼容API) |
| 存什么 | 模型权重文件 · 推理框架 · 其他全不存 |
| 访问 | SSH部署时用+ API端口运行时用 |
### 新加坡CPU服务器你的服务器
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 推荐 | BS-SG-001 (43.156.237.110 · 4C8G·180G) |
| 入口 | 你的域名 → nginx → 转发服务 |
| 转发 | 收到请求 → POST到GPU的API端口 → 等返回 |
| 日志 | 聊天记录写入 /data/logs/chat/ |
## 部署步骤
### 第一步GPU服务器部署
```bash
# 1. 装vLLM
pip install vllm
# 2. 从COS拉模型
mkdir -p /data/models
export ZY_OSS_KEY=<your-key>
export ZY_OSS_SECRET=<your-secret>
python3 -c "
from qcloud_cos import CosConfig, CosS3Client
import os
c = CosS3Client(CosConfig(
Region='ap-guangzhou',
SecretId=os.environ['ZY_OSS_KEY'],
SecretKey=os.environ['ZY_OSS_SECRET']
))
base = 'models/qwen25-7b-sft/final'
bucket = 'sy-finetune-corpus-1317346199'
local = '/data/models/qwen25-7b-sft'
os.makedirs(local, exist_ok=True)
resp = c.list_objects(Bucket=bucket, Prefix=base + '/')
for obj in resp.get('Contents', []):
key = obj['Key']
rel = os.path.relpath(key, base)
dest = os.path.join(local, rel)
os.makedirs(os.path.dirname(dest), exist_ok=True)
c.download_file(Bucket=bucket, Key=key, DestFilePath=dest)
print(f'下载: {rel}')
print('模型下载完成')
"
# 3. 启动推理服务
nohup python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model /data/models/qwen25-7b-sft \
--port 8000 \
--host 0.0.0.0 \
--max-model-len 8192 \
--gpu-memory-utilization 0.9 \
--trust-remote-code \
> /data/vllm.log 2>&1 &
```
### 第二步新加坡CPU服务器配置
```bash
# 1. 创建日志目录
mkdir -p /data/logs/chat
# 2. 部署转发服务Node.js简单代理
cat > /opt/proxy/inference-proxy.js << 'EOF'
const http = require('http');
const fs = require('fs');
const GPU_HOST = 'GPU_SERVER_IP' // 替换为GPU服务器IP
const GPU_PORT = 8000
// 接收请求 → 转发到GPU → 存日志 → 返回
const server = http.createServer((req, res) => {
if (req.method === 'POST') {
let body = '';
req.on('data', chunk => body += chunk);
req.on('end', () => {
// 转发到GPU
const options = {
hostname: GPU_HOST,
port: GPU_PORT,
path: '/v1/chat/completions',
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
};
const gpuReq = http.request(options, gpuRes => {
let data = '';
gpuRes.on('data', chunk => data += chunk);
gpuRes.on('end', () => {
// 存聊天记录
const logEntry = {
time: new Date().toISOString(),
request: JSON.parse(body),
response: JSON.parse(data)
};
const logFile = `/data/logs/chat/${new Date().toISOString().slice(0,10)}.jsonl`;
fs.appendFileSync(logFile, JSON.stringify(logEntry) + '\n');
// 返回给用户
res.writeHead(gpuRes.statusCode, { 'Content-Type': 'application/json' });
res.end(data);
});
});
gpuReq.write(body);
gpuReq.end();
});
} else {
res.writeHead(405).end();
}
});
server.listen(8080, () => {
console.log('推理代理运行在 :8080');
});
EOF
# 3. 用PM2托管
pm2 start /opt/proxy/inference-proxy.js --name inference-proxy
```
### 第三步:域名配置
你的新加坡域名 → nginx → 转发到 :8080推理代理
## 数据流
```
冰朔 → 新加坡域名 → nginx → inference-proxy(:8080)
→ 记录请求到日志文件
→ 转发到GPU(:8000)
→ GPU推理 → 返回
→ 记录响应到日志文件
→ 返回给冰朔
```
## 清理用完关GPU服务器时
```bash
# GPU上停止服务
pkill -f vllm
# 可以删模型释放磁盘(可选)
rm -rf /data/models/qwen25-7b-sft
```
日志全在你的新加坡CPU服务器上GPU服务器上什么数据都没留下。