这个仓库包含了使用vLLM部署各种Hugging Face模型的工具脚本，并特别支持在国内网络环境下的使用。

• 自动安装vLLM和Hugging Face相关库
• 设置国内镜像源和代理加速
• 提供通用的模型部署脚本
• 特别添加了对Tencent Hunyuan3D-2.1模型的测试支持

1. 克隆此仓库：

   git clone [仓库URL]
   cd [仓库名称]
   

2. 运行安装脚本：

   chmod +x install_requirements.sh
   ./install_requirements.sh
   

3. 使环境变量生效：

   source ~/.bashrc
   

使用deploy_model.py脚本可以部署各种模型：

python deploy_model.py --model [模型名称或路径] [其他参数]

参数说明：

• --model: 模型名称或路径（必须）
• --port: 服务端口号（默认：8000）
• --tensor-parallel-size: 张量并行大小
• --quantization: 量化方法（可选值：awq, gptq, squeezellm）
• --max-model-len: 最大模型长度
• --gpu-memory-utilization: GPU内存利用率（默认：0.85）
• --test: 部署后测试API

示例：

# 部署Meta的Llama-2-7b-chat模型
python deploy_model.py --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf --test

# 部署本地模型
python deploy_model.py --model /path/to/local/model --port 8080

专用测试脚本：

chmod +x test_hunyuan3d.sh
./test_hunyuan3d.sh

1. 需要NVIDIA GPU支持
2. Tencent Hunyuan3D-2.1是Image-to-3D生成模型，可能需要特殊的部署方式
3. 部署大模型前请确保有足够的GPU内存

安装脚本会创建以下环境变量配置：

• HF_ENDPOINT: 设置为HuggingFace国内镜像
• TORCH_INDEX_URL: PyTorch下载加速
• HTTP/HTTPS代理（可选）

如需手动修改，编辑~/.env_proxy文件。

• vLLM官方文档
• Hugging Face官方网站
• Hunyuan3D-2.1模型