QwenLM/Qwen3项目中vLLM部署OpenAI兼容API的正确方式

在使用QwenLM/Qwen3项目中的Qwen2-7B-Instruct模型时，许多开发者可能会遇到vLLM部署后无法调用接口的问题。本文将详细介绍如何正确部署vLLM以提供AI兼容的API服务。

常见部署误区

很多开发者会直接运行python -m vllm.entrypoints.api_server来启动服务，这是导致API接口不可用的主要原因。这个命令启动的是vLLM的基础API服务器，而非AI兼容的API服务。

正确的部署方式

要部署AI兼容的API服务，必须使用专门的入口点：

python -m vllm.entrypoints.ai.api_server

这个命令会启动一个专门为AI API兼容性设计的服务器，提供完整的AI风格接口。

接口差异说明

基础API服务器仅提供两个基本接口：

1. /generate - 用于生成文本
2. /get_model - 获取模型信息

而AI兼容API服务器则提供完整的AI风格接口集，包括：

• /v1/completions
• /v1/chat/completions
• /v1/embeddings
• /v1/models
• 等其他标准AI端点

部署建议

1. 版本匹配：确保使用的vLLM版本(0.5.1)与Qwen2模型兼容
2. 启动参数：除了指定正确的入口点外，还需注意模型路径等参数的设置
3. 端口配置：默认端口是8000，可通过--port参数修改
4. 日志监控：启动时添加--log-level debug可获取更详细的运行信息

通过正确部署AI兼容API服务，开发者可以无缝集成Qwen2模型到现有的AI生态应用中，大大降低了模型上手的难度。