发布于 由Jeff Zhu

DeepSeek-R1 + Qwen3 双模型推理服务部署与运维

文档版本：v1.0
适用环境：Ubuntu 22.04 LTS / NVIDIA L20 (48GB) 及同类 NVIDIA IDC GPU 服务器
工程目录：/opt/llm-ops​

目录

一、项目架构与环境清单
二、GPU 容器基础环境初始化
三、vLLM 大模型部署与核心参数调优解析
四、LiteLLM 网关、Open-WebUI 与 Nginx SSE 代理优化
五、Prometheus + Grafana + DCGM 全链路监控与钉钉告警
六、项目最终成果展示
七、日常运维与常见故障排查手册（SOP）

一、项目架构与环境清单

1.1 全栈系统拓扑图

​DeepSeek-R1 + Qwen3 双模型推理服务部署架构图（vLLM 大模型部署）​

1.2 软硬件版本明细表

分类　　　　　　 组件名称 生产实测规格 / 版本号 备注说明
云服务器规格 阿里云 ECS GPU 实例 ecs.gn8is.4xlarge（华东 1 杭州） 16 vCPU (Intel Xeon Gold 6462C)，123 GiB RAM
GPU 硬件 NVIDIA L20 单卡 46068 MiB (48GB 显存) PCIe Bus ID 00000000:00:03.0，TDP 350W
操作系统 Ubuntu 22.04.5 LTS jammy (Kernel 5.15.0-198-generic) 根分区 /dev/nvme0n1p3 197 GiB
GPU 驱动 NVIDIA Server Driver 580.178.04 (最高支持 CUDA 13.0) 预编译内核模块 linux-modules-nvidia-580-server
CUDA 工具包 CUDA Toolkit (nvcc) 12.6 (V12.6.85) NVIDIA 中国官方 CDN 源安装
容器运行时 Docker Engine & Compose Docker 29.9.3 / Compose v5.7.0 阿里云内网 Docker CE 源安装
GPU 容器工具 NVIDIA Container Toolkit 1.20.1 (nvidia-ctk) 配置 nvidia runtime
模型下载工具 ModelScope Python SDK modelscope 1.40.3 阿里云魔搭社区内网极速直连（~450 MB/s）
推理引擎镜像 vllm/vllm-openai v0.8.5.post1 开启 awq_marlin 算子与 deepseek_r1 思维链解析
AI 网关镜像 berriai/litellm main-latest 统一暴露 OpenAI /v1/chat/completions 接口
交互前端镜像 open-webui/open-webui main 离线模式对接 LiteLLM
反向代理镜像 nginx alpine (nginx/1.31.8) HTTPS 终结与 SSE 无缓冲流式调优
监控告警组件 DCGM / Prom / AM / Grafana DCGM 3.3.8-3.6.0 / Prom v2.54.1 / AM v0.27.0 / Grafana 11.2.0 / DingTalk v2.1.0 全链路硬件+推理指标采集与钉钉告警

1.3 端口与目录规划表

1.3.1 服务端口映射表

容器名称 服务角色 宿主机监听地址与端口 容器内部端口 访问方式与用途说明
llmops-nginx HTTPS 反代网关 0.0.0.0:80 / 0.0.0.0:443 80 / 443 80 强制 301 跳转 443；/ 反代 WebUI，/v1/ 反代 LiteLLM
litellm 统一大模型路由网关 0.0.0.0:4000 4000 统一 OpenAI 兼容 API（Master Key: sk-llmops-master-key）
open-webui Web 聊天交互界面 127.0.0.1:8080 8080 仅绑定本地回环，通过 Nginx :443 对外提供安全访问
vllm-deepseek DeepSeek-R1 7B 推理实例 127.0.0.1:8001 8000 内部推理接口与 /metrics 指标接口
vllm-qwen3 Qwen3 8B 推理实例 127.0.0.1:8002 8000 内部推理接口与 /metrics 指标接口
dcgm-exporter GPU 硬件指标导出器 0.0.0.0:9400 9400 暴露 /metrics GPU 显存、温度、利用率等 DCGM 指标
prometheus 时序数据库与告警引擎 0.0.0.0:9090 9090 采集 DCGM 与双 vLLM 指标，评估告警规则
grafana 可视化监控面板 0.0.0.0:3000 3000 默认账号密码 admin / admin，已预置 Prometheus 数据源
alertmanager 告警路由与静默管理 0.0.0.0:9093 9093 接收 Prometheus 告警并路由至钉钉 Webhook 插件
dingtalk-webhook 钉钉机器人转发器 0.0.0.0:8060 8060 接收 Alertmanager Webhook 并格式化推送至钉钉群

1.3.2 宿主机目录结构规划 (/opt/llm-ops​)

/opt/llm-ops/
├── docker-compose.yml                        # 10 服务全栈容器编排文件
├── verify_stage2_3.sh                        # 流式推理与网关验证脚本
├── verify_stage4.sh                          # 监控指标与告警规则验证脚本
├── download_models.py                        # ModelScope 模型权重直连高速下载脚本
├── models/                                   # 大模型权重持久化目录
│   ├── DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ/      # DeepSeek-R1 7B AWQ 4-bit 权重 (5.2 GiB)
│   └── Qwen3-8B-AWQ/                         # Qwen3 8B AWQ 4-bit 权重 (5.7 GiB)
├── litellm/
│   └── config.yaml                           # LiteLLM 双模型路由与鉴权配置
├── nginx/
│   ├── nginx.conf                            # Nginx HTTPS 反代与 SSE 流式优化配置
│   └── ssl/
│       ├── server.crt                        # SSL 证书
│       └── server.key                        # SSL 私钥
├── open-webui/
│   └── data/                                 # Open-WebUI 数据库与会话持久化目录
└── monitoring/
    ├── prometheus/
    │   ├── prometheus.yml                    # Prometheus 采集目标与 Alertmanager 配置
    │   └── alert_rules.yml                   # 4 条核心 GPU 与 vLLM 告警规则
    ├── alertmanager/
    │   └── alertmanager.yml                  # Alertmanager 路由配置
    ├── dingtalk/
    │   └── config.yml                        # 钉钉机器人 Webhook 与加签配置
    └── grafana/
        └── provisioning/
            └── datasources/
                └── datasource.yml            # Grafana 自动注入 Prometheus 数据源配置

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二、GPU 容器基础环境初始化

2.1 硬件与系统基线探测

在裸机部署前，执行以下命令确认系统版本、内核头文件、GPU PCIe 设备以及磁盘空间：

# 1. 查看系统版本与内核版本
lsb_release -a
uname -r

# 2. 检查 NVIDIA GPU PCIe 设备与 nouveau 模块状态
lspci | grep -i nvidia
lsmod | grep -iE "nouveau|nvidia" || echo "No conflicting nouveau module loaded"

# 3. 检查 CPU、内存与磁盘空间
lscpu | grep -E "Model name|^CPU\(s\):"
free -h
df -h

实测探测输出：

Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 22.04.5 LTS
Release:        22.04
Codename:       jammy
Kernel:         5.15.0-198-generic
GPU:            00:03.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 26ba (rev a1) [NVIDIA L20]
CPU:            16 vCPU (Intel(R) Xeon(R) Gold 6462C)
Memory:         123Gi total, 122Gi available
Disk (/):       197G total, 3.2G used, 186G available (2%)

2.2 配置 APT 全局直连与国内高速软件源

若服务器处于配置了 SSH 隧道代理（如 127.0.0.1:1080）的环境中，为保护隧道带宽并确保 APT 100% 走阿里云内网及国内高速镜像源，首先创建 /etc/apt/apt.conf.d/99no-proxy：

cat << 'EOF' > /etc/apt/apt.conf.d/99no-proxy
Acquire::http::Proxy "false";
Acquire::https::Proxy "false";
EOF

随后配置 NVIDIA CUDA 中国官方 CDN 源、阿里云内网 Docker CE 源 与 中科大 NVIDIA Container Toolkit 源：

# 1. 配置 NVIDIA CUDA 中国官方 CDN 源 (developer.download.nvidia.cn)
curl --noproxy '*' -fsSL https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb -o /tmp/cuda-keyring.deb
dpkg -i /tmp/cuda-keyring.deb
sed -i 's/developer.download.nvidia.com/developer.download.nvidia.cn/g' /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu2204-x86_64.list

# 2. 配置阿里云内网 Docker CE 源 (mirrors.cloud.aliyuncs.com)
install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl --noproxy '*' -fsSL http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | gpg --dearmor --yes -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
cat << 'EOF' > /etc/apt/sources.list.d/docker.list
deb [arch=amd64 signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/docker-ce/linux/ubuntu jammy stable
EOF

# 3. 配置中科大 NVIDIA Container Toolkit 镜像源 (mirrors.ustc.edu.cn)
curl --noproxy '*' -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/libnvidia-container/gpgkey | gpg --dearmor --yes -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl --noproxy '*' -s -L https://mirrors.ustc.edu.cn/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
  sed 's#deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://mirrors.ustc.edu.cn/libnvidia-container/stable/deb/#g' > /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

# 4. 更新软件源索引
apt-get update

2.3 安装 NVIDIA 驱动与 CUDA Toolkit 12.6

优先选用 Ubuntu 官方仓库中与当前内核（5.15.0-198-generic）精确匹配的预编译驱动模块包 linux-modules-nvidia-580-server-$(uname -r) 与 nvidia-driver-580-server，无需重启操作系统即可直接通过 modprobe 加载内核模块：

# 1. 安装 NVIDIA 580 Server 驱动与预编译内核模块
DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y \
  linux-modules-nvidia-580-server-$(uname -r) \
  nvidia-driver-580-server

# 2. 加载内核模块并验证 nvidia-smi
modprobe nvidia
modprobe nvidia-uvm
nvidia-smi

# 3. 安装 CUDA Toolkit 12.6 并配置全局环境变量
DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y cuda-toolkit-12-6

cat << 'EOF' > /etc/profile.d/cuda.sh
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
EOF
chmod +x /etc/profile.d/cuda.sh
source /etc/profile.d/cuda.sh
nvcc --version

实测验证输出：

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.178.04             Driver Version: 580.178.04     CUDA Version: 13.0     |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
|   0  NVIDIA L20                     Off |   00000000:00:03.0 Off |                    0 |
| N/A   33C    P0             82W /  350W |       0MiB /  46068MiB |      0%      Default |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Oct_29_23:50:19_PDT_2024
Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.85
Build cuda_12.6.r12.6/compiler.35059454_0

2.4 安装 Docker 与 NVIDIA Container Toolkit 并完成闭环验证

# 1. 安装 Docker Engine、Compose 插件与 NVIDIA Container Toolkit
DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y \
  docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin \
  nvidia-container-toolkit

# 2. 生成 NVIDIA Container Runtime 配置并写入国内镜像加速源
nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

cat << 'EOF' > /etc/docker/daemon.json
{
    "registry-mirrors": [
        "https://docker.m.daocloud.io"
    ],
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "args": [],
            "path": "nvidia-container-runtime"
        }
    }
}
EOF

# 3. 启动并设置 Docker 开机自启
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now docker
systemctl restart docker

# 4. 运行最小化容器验证容器内 GPU 识别闭环
docker run --rm --gpus all docker.m.daocloud.io/library/ubuntu:22.04 nvidia-smi

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三、vLLM 大模型部署与核心参数调优解析

3.1 使用 ModelScope 高速下载 AWQ 4-bit 量化模型

针对单卡 NVIDIA L20 (48GB 显存) 同时部署两个 7B/8B 级别推理模型的场景，选用 4-bit AWQ 量化权重（每个模型权重仅占 5.2 ~ 5.7 GiB），通过阿里云魔搭社区（ModelScope）内网直连下载：

# 1. 使用阿里云内网 PyPI 源安装 modelscope
pip3 install --no-cache-dir -U modelscope \
  -i http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple/ \
  --trusted-host mirrors.cloud.aliyuncs.com

# 2. 编写下载脚本 /opt/llm-ops/download_models.py
cat << 'EOF' > /opt/llm-ops/download_models.py
#!/usr/bin/env python3
import os
import time

# 强制清空代理环境变量，确保 100% 走阿里云魔搭社区直连高速下载
for k in ["http_proxy", "https_proxy", "all_proxy", "HTTP_PROXY", "HTTPS_PROXY", "ALL_PROXY"]:
    os.environ.pop(k, None)

from modelscope import snapshot_download

MODELS = [
    {
        "repo_id": "AngelSlim/Deepseek_r1_distill_qwen-7b_int4_awq",
        "local_dir": "/opt/llm-ops/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ",
    },
    {
        "repo_id": "Qwen/Qwen3-8B-AWQ",
        "local_dir": "/opt/llm-ops/models/Qwen3-8B-AWQ",
    },
]

def main():
    os.makedirs("/opt/llm-ops/models", exist_ok=True)
    for m in MODELS:
        t0 = time.time()
        print(f"=== Start downloading {m['repo_id']} -> {m['local_dir']} ===", flush=True)
        path = snapshot_download(
            model_id=m["repo_id"],
            local_dir=m["local_dir"],
            max_workers=8,
        )
        elapsed = time.time() - t0
        print(f"=== Finished {m['repo_id']} in {elapsed:.1f}s at {path} ===", flush=True)

if __name__ == "__main__":
    main()
EOF

# 3. 执行下载并校验权重文件
python3 /opt/llm-ops/download_models.py
ls -lh /opt/llm-ops/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ /opt/llm-ops/models/Qwen3-8B-AWQ

3.2 完整生产级 docker-compose.yml​（含双 vLLM + 网关 + 监控栈）

将以下完整内容保存至 /opt/llm-ops/docker-compose.yml：

services:
  # ============================================================================
  # 服务 1：vLLM 推理实例 - DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ (内部端口 8001)
  # ============================================================================
  # 【多卡张量并行 (Tensor Parallelism) 扩展配置说明】：
  # 当前机器为单卡 NVIDIA L20 (48GB)，因此设置 --tensor-parallel-size 1。
  # 若在多卡服务器（如 2 卡、4 卡或 8 卡）上部署更大尺寸模型（如 32B/70B），请修改：
  #   1. 将 --tensor-parallel-size 设置为实际使用的 GPU 卡数（如 --tensor-parallel-size 2 或 4）
  #   2. 在 environment 中指定可见卡号（如 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1）及通信优化变量（如 NCCL_P2P_DISABLE=0）
  #   3. 增大共享内存 shm_size（如 shm_size: "16g"）以支撑多进程 NCCL 高速通信
  vllm-deepseek:
    image: docker.m.daocloud.io/vllm/vllm-openai:v0.8.5.post1
    container_name: vllm-deepseek
    restart: unless-stopped
    ipc: host
    shm_size: "8g"
    ports:
      - "127.0.0.1:8001:8000"
    volumes:
      - /opt/llm-ops/models:/models:ro
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
      - VLLM_NO_USAGE_STATS=1
      - VLLM_USE_V1=0
    command:
      - "--model"
      - "/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ"
      - "--served-model-name"
      - "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ"
      - "--host"
      - "0.0.0.0"
      - "--port"
      - "8000"
      - "--quantization"
      - "awq_marlin"
      - "--dtype"
      - "half"
      - "--gpu-memory-utilization"
      - "0.42"
      - "--max-num-seqs"
      - "32"
      - "--max-model-len"
      - "16384"
      - "--tensor-parallel-size"
      - "1"
      - "--enable-reasoning"
      - "--reasoning-parser"
      - "deepseek_r1"
      - "--enable-auto-tool-choice"
      - "--tool-call-parser"
      - "hermes"
      - "--show-hidden-metrics-for-version"
      - "0.8"
      - "--trust-remote-code"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    networks:
      - llmops-net

  # ============================================================================
  # 服务 2：vLLM 推理实例 - Qwen3-8B-AWQ (内部端口 8002)
  # ============================================================================
  # 【多卡张量并行说明】：单卡与 vllm-deepseek 共存各占 0.42 显存配额；
  # 多卡部署时同样可通过调整 --tensor-parallel-size 2/4/8 与 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 扩展。
  vllm-qwen3:
    image: docker.m.daocloud.io/vllm/vllm-openai:v0.8.5.post1
    container_name: vllm-qwen3
    restart: unless-stopped
    ipc: host
    shm_size: "8g"
    ports:
      - "127.0.0.1:8002:8000"
    volumes:
      - /opt/llm-ops/models:/models:ro
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
      - VLLM_NO_USAGE_STATS=1
      - VLLM_USE_V1=0
    command:
      - "--model"
      - "/models/Qwen3-8B-AWQ"
      - "--served-model-name"
      - "Qwen3-8B-AWQ"
      - "--host"
      - "0.0.0.0"
      - "--port"
      - "8000"
      - "--quantization"
      - "awq_marlin"
      - "--dtype"
      - "half"
      - "--gpu-memory-utilization"
      - "0.42"
      - "--max-num-seqs"
      - "32"
      - "--max-model-len"
      - "16384"
      - "--tensor-parallel-size"
      - "1"
      - "--enable-reasoning"
      - "--reasoning-parser"
      - "deepseek_r1"
      - "--enable-auto-tool-choice"
      - "--tool-call-parser"
      - "hermes"
      - "--show-hidden-metrics-for-version"
      - "0.8"
      - "--trust-remote-code"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    networks:
      - llmops-net

  # ============================================================================
  # 服务 3：LiteLLM 统一网关 (端口 4000)
  # ============================================================================
  litellm:
    image: ghcr.m.daocloud.io/berriai/litellm:main-latest
    container_name: litellm
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "4000:4000"
    volumes:
      - /opt/llm-ops/litellm/config.yaml:/app/config.yaml:ro
    environment:
      - LITELLM_DROP_PARAMS=True
    command:
      - "--config"
      - "/app/config.yaml"
      - "--port"
      - "4000"
      - "--num_workers"
      - "4"
    depends_on:
      - vllm-deepseek
      - vllm-qwen3
    networks:
      - llmops-net

  # ============================================================================
  # 服务 4：Open-WebUI 交互前端 (内部端口 8080)
  # ============================================================================
  open-webui:
    image: ghcr.m.daocloud.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: open-webui
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "127.0.0.1:8080:8080"
    volumes:
      - /opt/llm-ops/open-webui/data:/app/backend/data
    environment:
      - OPENAI_API_BASE_URL=http://litellm:4000/v1
      - OPENAI_API_KEY=sk-llmops-master-key
      - ENABLE_OLLAMA_API=false
      - HF_HUB_OFFLINE=1
      - SCARF_NO_ANALYTICS=true
      - DO_NOT_TRACK=true
    depends_on:
      - litellm
    networks:
      - llmops-net

  # ============================================================================
  # 服务 5：Nginx HTTPS 反代与 SSE 流式调优网关 (端口 80 / 443)
  # ============================================================================
  nginx:
    image: docker.m.daocloud.io/library/nginx:alpine
    container_name: llmops-nginx
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - /opt/llm-ops/nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
      - /opt/llm-ops/nginx/ssl:/etc/nginx/ssl:ro
    depends_on:
      - open-webui
      - litellm
    networks:
      - llmops-net

  # ============================================================================
  # 服务 6：NVIDIA DCGM Exporter GPU 硬件指标采集 (端口 9400)
  # ============================================================================
  dcgm-exporter:
    image: nvcr.m.daocloud.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.8-3.6.0-ubuntu22.04
    container_name: dcgm-exporter
    restart: unless-stopped
    gpus: all
    cap_add:
      - SYS_ADMIN
    ports:
      - "9400:9400"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    networks:
      - llmops-net

  # ============================================================================
  # 服务 7：Prometheus 监控指标采集与告警评估引擎 (端口 9090)
  # ============================================================================
  prometheus:
    image: docker.m.daocloud.io/prom/prometheus:v2.54.1
    container_name: prometheus
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - /opt/llm-ops/monitoring/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml:ro
      - /opt/llm-ops/monitoring/prometheus/alert_rules.yml:/etc/prometheus/alert_rules.yml:ro
    command:
      - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
      - "--storage.tsdb.path=/prometheus"
      - "--web.enable-lifecycle"
    depends_on:
      - dcgm-exporter
    networks:
      - llmops-net

  # ============================================================================
  # 服务 8：Alertmanager 告警路由与静默中心 (端口 9093)
  # ============================================================================
  alertmanager:
    image: docker.m.daocloud.io/prom/alertmanager:v0.27.0
    container_name: alertmanager
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "9093:9093"
    volumes:
      - /opt/llm-ops/monitoring/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml:ro
    command:
      - "--config.file=/etc/alertmanager/alertmanager.yml"
      - "--storage.path=/alertmanager"
    depends_on:
      - dingtalk-webhook
    networks:
      - llmops-net

  # ============================================================================
  # 服务 9：Prometheus Webhook DingTalk 钉钉告警转发插件 (端口 8060)
  # ============================================================================
  dingtalk-webhook:
    image: docker.m.daocloud.io/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk:v2.1.0
    container_name: dingtalk-webhook
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8060:8060"
    volumes:
      - /opt/llm-ops/monitoring/dingtalk/config.yml:/etc/prometheus-webhook-dingtalk/config.yml:ro
    command:
      - "--config.file=/etc/prometheus-webhook-dingtalk/config.yml"
      - "--web.listen-address=:8060"
    networks:
      - llmops-net

  # ============================================================================
  # 服务 10：Grafana 可观测性大盘 (端口 3000)
  # ============================================================================
  grafana:
    image: docker.m.daocloud.io/grafana/grafana:11.2.0
    container_name: grafana
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - /opt/llm-ops/monitoring/grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning:ro
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
    depends_on:
      - prometheus
    networks:
      - llmops-net

networks:
  llmops-net:
    driver: bridge

3.3 vLLM 核心参数调优前后对比与底层机制深度解析

调优维度　　　　 参数项 默认值 (未调优) 生产调优值 调优前后对比说明与工程原理解析
显存配额与多实例共存 --gpu-memory-utilization
+ VLLM_USE_V1=0		 0.90 (VLLM_USE_V1=1) 0.42 (VLLM_USE_V1=0) 调优前：默认单实例抢占 90% 显存（41.4 GiB），且 vLLM 0.8.5 默认 V1 引擎在计算剩余可用显存时会扣除其他进程已用显存，导致第二实例启动直接报 ValueError: No available memory for the cache blocks。
调优后：设置 0.42 并启用 V0 引擎（VLLM_USE_V1=0），双模型共存于单张 48GB L20 显卡，实测总显存占用稳定在 18297 MiB（约 39.7%），预留充足安全水位。
量化与算子加速 --quantization 无 (FP16/BF16) 或普通 awq awq_marlin (--dtype half) 调优前：7B/8B FP16 权重需 15~16 GiB 显存；普通 awq 内核在 Batch 较大时受限于反量化开销。
调优后：4-bit AWQ 权重仅占 5.2~5.7 GiB，且启用专为 Ampere/Ada (L20) 架构高度优化的 awq_marlin 算子，自动重排权重布局，使解码吞吐量提升 1.5~2.2 倍。
最大上下文长度 --max-model-len 模型默认值 (131072 / 40960) 16384 调优前：默认按 128K/40K 预校验 KV Cache 容量，极易在 42% 显存配额下因 KV Cache 块不足而拒绝启动。
调优后：收敛至生产主流的 16384 (16K)，使 vllm-deepseek 获得 3734 个 GPU 块（16K 并发度 3.65x），vllm-qwen3 获得 1154 个 GPU 块（16K 并发度 1.13x）。
并发序列上限 --max-num-seqs 256 32 调优前：默认 256 并发会在 CUDA Graph 捕获阶段与激活值峰值（Activation Peak Memory）占用额外数 GiB 显存，且高并发争抢导致 ITL（Token 间延迟）劣化。
调优后：设为 32，将 CUDA Graph 捕获耗时缩短至 3 秒（仅占 0.13~0.17 GiB），保障单请求生成流畅度。
张量并行度 --tensor-parallel-size 1 单卡 1（多卡设为 2/4/8） 单卡场景：设为 1 避免任何跨卡通信开销。
多卡扩展：部署 32B/70B 模型时，设为 GPU 数量（2 的幂次），配合 ipc: host、shm_size: "16g" 与 NVLink/PCIe P2P，将权重与 KV Cache 均匀切分至多张 GPU。
思维链结构化解析 --enable-reasoning
--reasoning-parser		 关闭（<think> 混入 content） deepseek_r1 调优前：模型输出的 <think>...</think> 原始标签直接混入 delta.content，前端难以区分思考过程与最终结论。
调优后：引擎层流式状态机实时解析 <think> 标签，将推理过程放入标准字段 delta.reasoning_content，正文放入 delta.content。

‍

四、LiteLLM 网关、Open-WebUI 与 Nginx SSE 代理优化

4.1 LiteLLM 统一网关配置 (/opt/llm-ops/litellm/config.yaml​)

LiteLLM 将后端不同端口（8001、8002）的 vLLM 实例封装在统一的 :4000/v1 OpenAI 协议端点之后，对外提供统一鉴权与模型路由：

model_list:
  - model_name: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ
    litellm_params:
      model: openai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ
      api_base: http://vllm-deepseek:8000/v1
      api_key: "sk-local-vllm"
  - model_name: Qwen3-8B-AWQ
    litellm_params:
      model: openai/Qwen3-8B-AWQ
      api_base: http://vllm-qwen3:8000/v1
      api_key: "sk-local-vllm"

litellm_settings:
  drop_params: true

general_settings:
  master_key: sk-llmops-master-key

4.2 Nginx HTTPS 反代与 SSE 流式优化配置 (/opt/llm-ops/nginx/nginx.conf​)

4.2.1 生成自签名 SSL 证书

mkdir -p /opt/llm-ops/nginx/ssl
openssl req -x509 -nodes -days 3650 -newkey rsa:2048 \
  -keyout /opt/llm-ops/nginx/ssl/server.key \
  -out /opt/llm-ops/nginx/ssl/server.crt \
  -subj "/C=CN/ST=Zhejiang/L=Hangzhou/O=LLMOps/OU=AI/CN=localhost" \
  -addext "subjectAltName=DNS:localhost,IP:127.0.0.1"

4.2.2 完整 /opt/llm-ops/nginx/nginx.conf​

worker_processes auto;

events {
    worker_connections 4096;
}

http {
    include       /etc/nginx/mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile      on;
    keepalive_timeout 65;
    client_max_body_size 100M;

    map $http_upgrade $connection_upgrade {
        default upgrade;
        ''      close;
    }

    # HTTP 80 强制跳转 HTTPS 443
    server {
        listen 80;
        server_name _;
        return 301 https://$host$request_uri;
    }

    # HTTPS 443 高可用反代与 SSE 流式调优
    server {
        listen 443 ssl;
        server_name _;

        ssl_certificate     /etc/nginx/ssl/server.crt;
        ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/server.key;
        ssl_protocols       TLSv1.2 TLSv1.3;
        ssl_ciphers         HIGH:!aNULL:!MD5;

        # 大模型 SSE 流式输出核心调优参数
        proxy_buffering off;
        proxy_cache off;
        chunked_transfer_encoding on;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_read_timeout 600s;
        proxy_send_timeout 600s;
        proxy_connect_timeout 60s;
        add_header X-Accel-Buffering no;

        # LiteLLM 统一 OpenAI 兼容接口反代
        location /v1/ {
            proxy_pass http://litellm:4000/v1/;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
            proxy_set_header Connection "";
        }

        # Open-WebUI 交互前端反代
        location / {
            proxy_pass http://open-webui:8080/;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
            proxy_set_header Connection $connection_upgrade;
        }
    }
}

4.3 Nginx 大模型 SSE 防断连与流式优化参数作用机制详解

大模型推理接口（stream: true）采用 SSE（Server-Sent Events，​​text/event-stream​​ ） 协议按 Token 实时推送数据，且在超长 Prompt 预填充（Prefill）或深度推理（Reasoning）阶段会出现较长的时间间隔。若使用 Nginx 默认配置，会出现“卡顿数秒后一次性蹦出一大段字”或“长文生成到一半报 504 Gateway Time-out”的问题。各核心参数作用机制如下：

  1. ​proxy_buffering off;​​ （核心防卡顿参数） ：
    • 机制解析：Nginx 默认开启 proxy_buffering on;，会将上游（LiteLLM/vLLM）返回的响应先积攒在内存缓冲区（proxy_buffers）中，填满一个缓冲区页面（通常 4KB/8KB）后才向客户端发送。
    • 优化效果：显式设为 off 后，上游每产生一个 Token 的 data: {...}\n\n 数据帧，Nginx 立即零延迟透传刷新给客户端，实现丝滑的逐字打字机效果。
  2. ​proxy_cache off;​​ （防止动态流响应被缓存） ：
    • 机制解析：显式关闭 Nginx 对流式推理接口的代理缓存，避免不同请求或长连接流状态被错误写入磁盘缓存。
  3. ​chunked_transfer_encoding on;​​ （支持未知长度分块流式传输） ：
    • 机制解析：大模型在开始流式生成第一个 Token 时，无法预知最终生成的总字节数（即无 Content-Length 响应头）。开启 Transfer-Encoding: chunked 允许服务端以分块流的形式持续追加发送 Token 数据直至发送 data: [DONE]。
  4. ​proxy_http_version 1.1;​​ ** 与 ​​proxy_set_header Connection "";​​ **（保障长连接与 HTTP/1.1 流） ：
    • 机制解析：Nginx 反向代理默认对上游使用 HTTP/1.0 并发送 Connection: close，而 Transfer-Encoding: chunked 和 SSE 长连接依赖 HTTP/1.1 协议规范。显式指定 1.1 并清空 Connection 头（WebUI 处则配合 $connection_upgrade 支持 WebSocket 升级），确保上游长连接不断开。
  5. ​proxy_read_timeout 600s;​​ ** & ​​proxy_send_timeout 600s;​​ **（防止 Prefill 阶段或深度思考阶段 504 断连） ：
    • 机制解析：Nginx 默认 proxy_read_timeout 仅为 60s。当用户输入 10K+ 长文档进行 Prefill，或高并发排队导致首字延迟（TTFT）超过 60 秒，或长文输出总耗时较长时，默认配置会直接掐断连接返回 504 Gateway Time-out。将其调大至 600s（10 分钟）彻底消除长推理中断隐患。
  6. ​add_header X-Accel-Buffering no;​​ （穿透多层网关防缓冲） ：
    • 机制解析：向响应头注入 X-Accel-Buffering: no，即使前端还串联了其他兼容 Nginx 协议的企业级 Ingress 或 CDN，也能通知下游代理禁用响应该流的缓冲。

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五、Prometheus + Grafana + DCGM 全链路监控与钉钉告警

【 过于先进，暂不展示；如需了解技术细节，请联系 Jeff 】

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六、项目最终成果展示

6.1 单卡 L20 双模型共存与 10 容器全栈运行

在单张 48GB 企业级显卡（NVIDIA L20）上通过显存配额调优（0.42​）跑起了两个 vLLM 大模型进程（17898MiB​ + 11566MiB​），且底层编排了完整的 10 容器生产级微服务栈（vLLM + LiteLLM + Open-WebUI + Nginx + DCGM + Prometheus + Alertmanager + DingTalk + Grafana）。

​image​

6.2 自动化预验收与 1/4/8 并发压测基准报告

全链路 6 个端点 [PASS]​、X-Accel-Buffering: no​ 生效，以及 DeepSeek-R1-7B-AWQ​（8 并发 ​911.13 tok/s​​，TTFT ​17.2ms​​）与 Qwen3-8B-AWQ​（8 并发 ​724.13 tok/s​​），量化性能优异。

​image​

6.3 Open-WebUI 双模型并存与流式输出

​DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ​ 与 Qwen3-8B-AWQ​ 双模型共存。

​image​

​DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ​ 与 Qwen3-8B-AWQ​ 两个模型回答同一道架构设计题，可直观对比两者的推理风格与输出速度。

​image​

6.4 Prometheus Targets 全绿 (UP​) 与 4 条核心告警规则页

​dcgm-exporter​、vllm-deepseek​、vllm-qwen3​、prometheus​ 4 个 Endpoint 全部绿色 UP​。

​image
HighGPUMemoryUtilization​、HighGPUTemperature​、HighVLLMTimeToFirstTokenP95​、VLLMServiceDown​ 4 条规则。

​image​

6.5 Grafana NVIDIA DCGM GPU 硬件大盘与 vLLM 吞吐/TTFT 监控曲线

NVIDIA DCGM Exporter Dashboard 展示 NVIDIA L20 的实时 GPU 温度、功率、显存占用及 SM 算力利用率曲线。

​image​

查询双模型每秒 Token 生成吞吐率。

​image​

七、日常运维与常见故障排查手册（SOP）

7.1 故障一：OOM 显存溢出或单卡多实例启动失败 (No available memory for the cache blocks​)

  • 典型现象：
    1. 容器反复重启（Restarting (1)），docker logs 报错 torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory。
    2. 或者单卡启动第二个 vLLM 实例时报错：ValueError: No available memory for the cache blocks. Try increasing gpu_memory_utilization when initializing the engine.
  • 排查命令： 
    # 1. 查看当前 GPU 各进程显存占用明细
nvidia-smi

# 2. 查看对应 vLLM 容器日志中的 Memory profiling 统计
docker logs --tail 80 vllm-qwen3 | grep -E "Memory profiling|model weights take|ValueError|OutOfMemory"
  • 根治方案：
    1. 单卡多实例共存必加 **​​VLLM_USE_V1=0​**：在 vLLM v0.8.x 中，默认 V1 引擎会将其他进程占用的显存从当前实例的 gpu_memory_utilization 配额中扣除；在 environment 中设置 VLLM_USE_V1=0 切换回 V0 引擎即可按单进程独立配额（如各 0.42）稳定共存。
    2. 收敛 **​ **​--max-model-len​​ ** 与 ​ **​--max-num-seqs​：将超长默认上下文（如 128K）下调至业务实际需要的 16384 或 8192，并将 --max-num-seqs 从 256 降至 32 或 64，显著降低 Activation Peak Memory 和 KV Cache 预分配压力。
    3. 必要时开启 **​ **​--enforce-eager​：若在 Capturing cudagraphs for decoding 阶段发生 OOM，可添加 --enforce-eager 禁用 CUDA Graph 捕获以节省 0.5~1.5 GiB 显存。

7.2 故障二：长文本生成或深度思考（Reasoning）中途 504 Gateway Time-out​ / 流式卡顿

  • 典型现象：
    1. 用户请求输入万字长文或复杂数学推理题时，前端等待约 60 秒后直接断开并报错 504 Gateway Time-out。
    2. 流式对话不逐字输出，而是停顿数秒后一段一段跳出。
  • 排查命令： 
    # 1. 检查 Nginx 错误日志是否出现 upstream timed out (110: Operation timed out)
docker logs --tail 50 llmops-nginx

# 2. 绕过 Nginx 直连 LiteLLM (:4000) 或 vLLM (:8001) 进行对比流式测试
curl --noproxy '*' -N http://127.0.0.1:4000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer sk-llmops-master-key" \
-d '{"model":"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-AWQ","messages":[{"role":"user","content":"你好"}],"stream":true}'
  • 根治方案：
    1. 检查 /opt/llm-ops/nginx/nginx.conf，确保配置了 proxy_buffering off;、proxy_cache off;、proxy_http_version 1.1;、chunked_transfer_encoding on;。
    2. 将 proxy_read_timeout 与 proxy_send_timeout 从默认的 60s 调大至 600s，执行 docker exec llmops-nginx nginx -s reload 热重载生效。

7.3 故障三：多卡张量并行（Tensor Parallelism）下 NCCL 通信失败或卡死

  • 典型现象：
    • 在 2 卡/4 卡/8 卡服务器上设置 --tensor-parallel-size 2/4/8 后，vLLM 启动卡在 Initializing distributed environment 或报错 NCCL error: unhandled system error / shm.h: No space left on device。
  • 排查命令： 
    # 1. 检查容器内 /dev/shm 共享内存大小（Docker 默认仅 64MB！）
docker exec vllm-deepseek df -h /dev/shm

# 2. 检查宿主机多卡拓扑与 P2P 支持状态
nvidia-smi topo -m
  • 根治方案：
    1. 扩大共享内存：在 docker-compose.yml 中配置 ipc: host 或显式设置 shm_size: "16g"，防止 NCCL 在 /dev/shm 分配通信缓冲区时空间不足。
    2. 禁用故障 P2P 通道：在部分 PCIe 拓扑（非 NVLink）或特定虚拟化主板上，若 P2P 死锁，可在容器 environment 中加入 NCCL_P2P_DISABLE=1 或在 vLLM 启动参数中加入 --disable-custom-all-reduce。

7.4 故障四：模型下载或容器启动加载模型极度缓慢

  • 典型现象：
    1. 下载模型权重速率仅几百 KB/s，耗时数小时。
    2. Open-WebUI 或 vLLM 容器启动时卡住数分钟无响应。
  • 排查命令： 
    # 1. 检查当前 Shell 是否误挂了低速海外代理
env | grep -i proxy

# 2. 检查磁盘 I/O 吞吐与容器日志
iostat -xz 1 3 || df -h
docker logs --tail 50 open-webui
  • 根治方案：
    1. 严格执行代理分流：下载模型时必须清空代理环境变量（http_proxy= https_proxy= all_proxy=），使用 modelscope 从阿里云魔搭社区直连下载（内网速度可达 200~450 MB/s）。
    2. 开启容器离线环境变量：Open-WebUI 默认启动时会尝试连接海外 huggingface.co​ 下载 Embedding 模型导致卡死，务必在 docker-compose.yml​ 中配置 HF_HUB_OFFLINE=1​ 与 ENABLE_OLLAMA_API=false​。

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参考资料

​[1]​ Gemini: https://gemini.google.com/
​[2]​ 马永亮. 大模型应用与工程实践[Z]. 2026.

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