文章总结： 该文档详细介绍了在配备4块2080Ti显卡的Ubuntu22.04服务器上部署QwQ-32B大模型并使用vLLM框架提供推理服务的完整流程。内容包括系统依赖安装、从魔搭社区下载模型、配置Miniconda虚拟环境、安装vLLM及NCCL库，并给出了启动服务的具体命令参数。作者通过多个测试题验证了模型的基本推理能力，指出其存在过度思考导致GPU缓存占用高的问题，并发性能可能受限，但为低成本设备运行大模型提供了可行方案。 综合评分： 78 文章分类： AI安全,安全工具,解决方案

在Ubuntu服务器4x2080ti(22G)上部署QwQ-32B + vLLM教程

灰帽安全

2026年2月14日 06:33 广东

以下文章来源于玩科技的舒 ，作者GeekyShu

玩科技的舒 .

Hey 未来创造者们！我是“玩科技的舒”，一个沉迷于用代码和脑洞撬动AI宇宙的硬核极客。记得“玩科技的舒”——全网同号哦！

QwQ 是 Qwen 级数的推理模型。与传统的指令调优模型相比，能够思考和推理的 QwQ 可以在下游任务中实现显著增强的性能，尤其是难题。QwQ-32B 是中型推理模型，能够实现与最先进的推理模型（如 DeepSeek-R1、o1-mini）相比的竞争性能。

在这篇文章中，我将详细介绍在Ubuntu 22.04服务器（4 x 2080Ti 22G）上部署和运行QwQ-32B服务的详细流程！

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升级和安装相关的依赖

操作系统更新

sudo apt update && sudo apt upgrade

安装git-all

sudo apt install git-all

安装curl

sudo apt install curl

验证是否安装成功

curl --version

下载和安装git-lfs

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash sudo apt-get install git-lfs

下载模型

我们可以在huggingface和魔搭社区下载QwQ-32B模型，国内以魔搭社区为例：

打开模型的下载页面：https://modelscope.cn/models/Qwen/QwQ-32B/files

点击“下载模型”

复制下载链接：

git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/QwQ-32B.git

在Ubuntu服务器中的指定位置打开一个终端窗口，将下载链接粘贴进去回车，系统将自动下载好所有的模型和配置文件！下面的案例中，我在disk1磁盘中专门新建了一个LLM的目录用来存放所有的模型，cd到这个目录之后，直接将下载命令粘贴进来回车，下载完成之后你可以在该目录中看到“QwQ-32B”这个模型文件夹。

模型大小有64G，所以下载的时间会比较漫长，取决于你的网速情况！我大概下载了一个小时！

安装miniconda（如果已经安装过了这一步可以省略）

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

第二行命令输入之后，要一直按着“Enter”键阅读完它全部的license，知道出现了提示输入“yes”和“no”的输入框提示

我们直接输入“yes”进行确认！然后会然我们选择安装的路径，一般情况下我们直接按“Enter”键确认即可！

询问是否要初始化，直接输入“yes”确认

看到下面的“Thank you…”就标志着安装完成了！

激活conda模式

source ~/.bashrc

安装vLLM

新建一个单独的虚拟环境

首先要为vllm新建一个虚拟环境：

conda create -n vllm python=3.10 -y && conda activate vllm

安装vllm

继续在虚拟环境中执行下面的代码：

pip install vllm==0.7.3

安装NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）库

安装与CUDA 12.x兼容的NCCL库，确保在使用CUDA进行加速计算时，可以利用NCCL提供的通信优化，运行下面这行代码

python -m cupyx.tools.install_library --library nccl --cuda 12.x

运行vllm server服务

在vllm虚拟环境激活的状态下，运行下面的vllm server命令：

vllm serve /mnt/disk1/LLM/QwQ-32B --served-model QwQ-32B --tensor-parallel-size 4 --max-model-len 32768 --dtype=half --trust-remote-code --gpu-memory-utilization 0.95 --max-num-seqs 5 --host=0.0.0.0 --port=4000

命令参数解析：

模型路径：/mnt/disk1/LLM/QwQ-32B

模型名称：–served-model QwQ-32B

显卡数量：–tensor-parallel-size 4

最大上下文长度：–max-model-len 32768

显存使用率：–gpu-memory-utilization 0.95

最大并发数：–max-num-seqs 5

运行成功之后你会看到vllm server给出了一个带端口号的IP地址和“Application startup complete.”的字样，证明已经运行成功了！

如果我们在任何一种webui调用这个api的话，就可以运行QwQ-32B的模型来进行推理了！下面以谷歌浏览器插件“Page Assist”调用QwQ-32B模型推理为例：

可以看得出来“QwQ-32B”模型的思考过程没有丢失标签，并且推理结果也是正确的！

推理速度也是比较快的，稳定在26.2tokens/s左右。不过跟deepseek-r1的蒸馏模型（比如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B）相比，QwQ-32B模型存在明显的过度思考的问题，这会导致GPU KV cache的占有率迅速飙升，这意味着并发数可能会受到影响。

总结

测试结果：

第一题：3.9和3.11哪个更大？（✔）

第二题：1块钱一瓶可乐，两个空瓶可以再换一瓶可乐，假设你有20元钱，最多可以喝到几瓶可乐？（✔）

第三题：明天的昨天是昨天的哪天？（✔）

第四题：鲁迅为什么要打周树人？（✔）

第五题：冰箱里有10个鸡蛋，我敲了两个，煎了两个，吃了两个，还剩几个？（✔）

第六题：在平面四边形ABCD中，AB=AC=CD=1，angle ADC=30^{circ}, angle DAB =120^{circ}。将 triangle ACD 沿 AC 翻折至 triangle ACP，其中 P 为动点。求二面角 A-CP-B 的 余弦值的最小值。（✘）

第七题：一个汉字具有左右结构，左边是木，右边是乞。这个字是什么？只需回答这个字即可。（✘）

第八题：请用我给你的4个数字，通过加、减、乘、除、括号，组成一个运算，使得结果为 24。注意：数字需要全部使用我提供的数字：4468（✔）

总体来说表现还是十分亮眼的！但是比起满血版的deepseek-r1来还是有差距的！至于QwQ-32B和DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B相比究竟谁强谁弱，我们后面会专门做一期全面的测试！总而言之，QwQ-32B让我们在低成本的设备上运行大模型有了更多的选择！这是已经非常好的事！

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