完整攻略免踩坑！元脑CPU推理服务器大模型部署实战指南来了
2025年07月16日
分享
随着大模型智能生产力加速渗透到医疗、教育、金融等领域，各行各业纷纷通过本地部署DeepSeek-R1 32B、QwQ-32B等大模型来提升业务能力，激发行业创新发展。但其部署和运行通常需要专用的GPU服务器，要在中小企业的CPU服务器上运行，面临计算框架选择、环境适配、性能调优等多重考验。
本文首次公布CPU服务器部署大模型详细教程，企业可在1小时内基于元脑CPU推理服务器NF8260G7和NF8480G7快速部署并运行DeepSeek-R1和Qwen3、QwQ等大模型。CPU服务器部署大模型的软硬协同优化方案，首次投入可节约80%以上建设成本，且运行功耗更低，运维更便捷，有效降低客户TCO，为企业提供了一种更经济高效的算力选择。
CPU运行大模型推理的需求：面临框架、环境等多重考验
大模型推理技术快速发展，实现CPU轻量化模型推理是业界创新方案，但一般企业要在CPU服务器实现大模型部署，往往面临诸多难题：
缺少适配框架：模型部署需要推理框架支持，推理框架对CPU架构优化有限，存在计算资源利用率低、并行策略低效等问题，难以释放CPU全量计算潜力；
计算环境复杂：需精准匹配指令集加速库（如AMX/AVX-512）、内存管理工具及量化依赖包，环境配置容错率低高；
无部署流程指导：缺失针对CPU拓扑结构的部署最佳实践，包括CPU内存绑定、线程分配等关键参数调优指南，导致部署效率低下。
浪潮信息针对CPU推理服务器的大模型部署场景进行了全方位优化，包括硬件架构设计、软件调优和量化算法创新，并基于实践经验总结出包含环境配置、模型部署和应用接入和性能调优等关键环节的高效四步部署指南，企业可在1小时内完成DeepSeek-R1 32B、QwQ-32B私有化部署，实现高性能、低成本的大模型落地。实测数据显示，该方案基于元脑CPU推理服务器NF8260G7和NF8480G7部署大模型，支持单用户超过20 tokens/s的推理性能，并能同时处理20个并发用户请求，实现高性能、低成本的大模型落地。
基于CPU推理服务器实现大模型部署的步骤
CPU服务器本地快速部署DeepSeekR1-32B大模型指南
■ 第一步 推理框架选择
在大模型私有部署的企业级应用场景中，推理框架的选择尤为关键。当前，vLLM和SGLang凭借卓越的性能、强大的并发处理能力和良好的可扩展性，已成为业界广泛认可的企业级开源首选方案。
针对企业级CPU推理的应用需求，元脑服务器选择vLLM推理框架，不仅拥有卓越的推理性能，还支持更丰富的模型推理数值精度，除常见的FP16和BF16之外，还兼容AWQ、GPTQ等多种4bit和8bit主流量化算法，灵活适配不同规模和精度要求的模型，在保证推理效率的同时，有效降低部署所需的硬件资源。
■ 第二步 服务器环境准备
为精准匹配指令集加速库（如AMX/AVX-512）、内存管理工具及量化环境，在推理服务部署前，需要安装服务器操作系统、Docker驱动等基础软件，并将CPU状态提前进行设置，以获取器更好的推理计算性能。
■ 第三步 推理服务部署
针对大多数用户，可以通过开源社区的OpenStation平台在CPU服务器部署大模型，操作简便，内置性能优化方案，省时省力；而对于有定制化、安全或性能有特殊需求的用户，也可选择Docker手动部署。
>> 基于OpenStation自动化部署
○ 一站式大模型推理服务部署和管理平台，兼容标准 OpenAI API 接口，内置vLLM推理引擎
○ 首先在“模型库”中选择需要的DeepSeek模型进行下载
○ 进入“模型服务”，点击“新增部署”，按照引导选择模型来源和部署节点，CPU节点平台会自动推荐vLLM(CPU-only)作为推理引擎
○ 提交部署，部署完成后可在“模型服务”页面查看
>> 基于Docker手动部署
○ 把定制优化的vLLM打包成Docker镜像，存储于阿里云easyds Docker镜像仓库
○ 部署32B模型时，建议使用AWQ 4bit量化版本，模型权重从Huggingface或modelscope上下载
○ 使用vLLM镜像创建容器，并把模型权重所在的路径挂载到容器中
○ 容器启动后，在容器中启动vllm服务
■ 第四步 应用接入
>> 基于本地客户端接入
基于OpenChat、ChatBox或CherryStudio等UI客户端，用户可以方便地访问在服务器上部署的DeepSeek 服务，并可以基于个人文档构建知识库和实现联网搜索等功能。
>> 基于浏览器接入大模型
元脑CPU推理服务器支持在部署 vllm 推理服务的同时，同步集成 Open WebUI 。Open WebUI是一款开源且可自托管的Web用户界面工具，专为本地或私有部署的大语言模型交互而设计。用户无需在本地安装客户端，即可通过Web界面便捷访问和使用大模型服务。
OpenStation已全面集成了Open WebUI，支持一键部署，并实现用户账号与模型服务的统一管理。平台功能涵盖系统配置、服务监控、模型管理和权限控制等方面。
有关具体操作方法，请参阅 OpenStation 官方指导文档
基于该部署指南，元脑CPU推理服务器NF8260G7和NF8480G7单台服务器即可高效运行DeepSeek-R1和Qwen3、QwQ等模型，实现单用户超过20 tokens/s的推理性能，并能同时处理20个并发用户请求，为更多互联网、金融、医疗行业用户，带来高效、稳定的DeepSeek等大模型部署方案，助力大模型快速落地应用。
欢迎下载CPU服务器部署大模型详细教程直接体验
元脑CPU服务器部署大模型更多技术交流
第八代服务器
