很多人在做第一个大模型推理项目时，都会卡在同一个问题上：手里就几万到几十万预算，GPU云服务器到底该选T4还是A10？选小了怕跑不起来，选大了又怕浪费钱。
这篇文章就用一个真实场景，带你从零在GPU云服务器上跑通一个7B大模型，并顺带把T4和A10怎么选讲清楚。
一、先搞清楚：T4和A10到底差在哪
如果你对GPU参数不熟，可以简单记住一句话：
- T4：便宜、省电，适合轻量推理、视频转码、小模型API。
- A10：显存更大、算力更强，更适合大模型推理、多任务并行。
下面是它们在关键指标上的对比（数值为典型规格，不同云厂商会略有差异）：
| 指标 | T4 | A10 |
|---|---|---|
| 架构 | Turing | Ampere |
| 显存 | 16 GB GDDR6 | 24 GB GDDR6 |
| 典型FP16算力 | 约 65 TFLOPS | 约 125 TFLOPS |
| 典型显存带宽 | 约 300 GB/s | 约 600 GB/s |
| 典型功耗 | 约 70W | 约 150W |
| 常见场景 | 小模型推理、视频转码、推荐系统 | 大模型推理、多模态、图形+AI |
从数字上看，A10的算力和显存带宽都是T4的两倍左右，这意味着在处理大模型时，A10能同时容纳更多参数和中间结果，速度也更快。
二、从模型大小反推：你需要多大的GPU
一个很现实的问题是：我的模型有多大？需要多少显存？
这里有个简单的估算方法：
- 模型参数本身：FP16精度下，每10亿参数大约占用2GB显存。例如，7B模型 ≈ 14GB，13B模型 ≈ 26GB。
- KV缓存：推理时，每生成一个token都需要缓存之前所有token的Key和Value，这会随上下文长度和批处理大小线性增长。
- 激活值和临时变量：前向推理时，中间计算结果也会占用显存。
综合来看，为了稳定运行，建议为模型预留20%左右的显存余量。
基于这个估算，我们可以得出以下结论：
| 模型规模 | FP16显存占用（约） | 推荐GPU | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1B～3B | 2～6 GB | T4 或 A10 | 两者都能跑，T4性价比更高。 |
| 7B | 14 GB | A10 | T4也能跑，但KV缓存和批处理空间非常紧张。 |
| 13B | 26 GB | A10（单卡基本不够） | 通常需要A100或更大显存的卡。 |
所以，如果你的目标是跑通一个7B模型，并且希望有一定的批处理能力，A10是更稳妥的选择。如果预算非常紧张，且对延迟不敏感，可以尝试T4。
三、实战：从零在GPU云服务器上部署7B大模型
接下来，我们以一个具体的项目为例：在GPU云服务器上部署一个7B开源大模型（如Qwen1.5-7B-Chat），并对外提供一个简单的HTTP推理接口。
1. 选择GPU云服务器
在创建实例时，你需要关注以下几个配置：
- GPU型号：根据前面的分析，选择T4或A10。
- CPU和内存：建议至少8核CPU和32GB内存，避免数据预处理成为瓶颈。
- 系统盘和数据盘：系统盘至少100GB，数据盘根据模型大小选择，7B模型建议至少500GB SSD。
- 带宽：如果是对外提供API服务，建议选择至少5Mbps的公网带宽。
在腾讯云上，你可以选择GN7系列实例，它提供了T4和A10两种GPU选项。创建实例时，记得选择带有GPU驱动和CUDA的镜像，或者选择预装了深度学习框架的镜像，可以节省很多环境配置时间。
如果你希望快速上手，可以点击这个链接查看腾讯云的GPU云服务器实例：腾讯云GPU云服务器。
2. 安装基础环境
假设你选择的是Ubuntu系统，可以通过SSH登录到服务器，然后执行以下命令安装基础依赖：
更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
安装Python3和pip
sudo apt install -y python3 python3-pip
安装Git和Git LFS（用于下载大模型）
sudo apt install -y git git-lfs
git lfs install
创建虚拟环境
python3 -m venv llm-env
source llm-env/bin/activate
升级pip
pip install --upgrade pip
3. 下载模型
以Qwen1.5-7B-Chat为例，你可以使用ModelScope或Hugging Face的镜像站下载模型：
安装ModelScope
pip install modelscope
下载模型
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen1.5-7B-Chat', revision='master')
print(f"Model saved to: {model_dir}")
或者，你也可以直接从Hugging Face下载：
git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat
cd Qwen1.5-7B-Chat
git lfs pull
下载完成后，确保模型文件存放在一个有足够空间的目录下，比如/data/models/Qwen1.5-7B-Chat。
4. 安装推理框架
为了高效运行大模型，我们可以使用vLLM或Triton Inference Server。这里以vLLM为例：
安装vLLM
pip install vllm
安装Transformers和Accelerate
pip install transformers accelerate
vLLM是一个高性能的大语言模型推理和服务框架，它通过PagedAttention优化、动态批处理等技术，可以显著提升推理效率。
5. 编写推理服务
创建一个简单的Python脚本inference.py，用于加载模型并提供HTTP接口：
from vllm import LLM, SamplingParams
from flask import Flask, request, jsonify
初始化LLM
llm = LLM(model="/data/models/Qwen1.5-7B-Chat")
定义采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=512)
创建Flask应用
app = Flask(__name__)
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
data = request.json
prompt = data.get('prompt', '')
生成响应
outputs = llm.generate([prompt], sampling_params)
response = outputs[0].outputs[0].text
return jsonify({'response': response})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
这个脚本使用Flask创建了一个简单的HTTP接口，接收POST请求，调用vLLM生成响应，并返回JSON格式的结果。
6. 启动服务
启动Flask应用
python inference.py
启动后，你可以通过http://<你的服务器IP>:5000/chat访问推理接口。例如，使用curl发送请求：
curl -X POST http://<你的服务器IP>:5000/chat
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"prompt": "你好，我是腾讯云的用户，请问有什么可以帮助我？"}'
如果一切正常，你应该会收到模型生成的回复。
四、性能优化与监控
部署完成后，你可能需要根据实际需求对性能进行优化：
- 批处理：通过增加批处理大小，可以提高GPU利用率和吞吐量。vLLM支持动态批处理，可以自动将多个请求合并处理。
- 量化：使用INT8或4-bit量化技术，可以显著减少显存占用和计算量，但可能会牺牲一定的模型精度。
- KV缓存优化：使用PagedAttention等技术，可以优化KV缓存的存储和访问效率，减少显存碎片。
- 监控：使用
nvidia-smi命令或Prometheus等工具监控GPU利用率、显存占用和温度，及时发现性能瓶颈。
例如，你可以使用以下命令实时监控GPU状态：
watch -n 1 nvidia-smi
五、总结与建议
通过这篇文章，你应该对如何在GPU云服务器上部署大模型有了清晰的认识，并且知道了T4和A10的区别以及如何选择。
总结一下：
- 如果你只是想跑通一个小模型（1B～3B），并且预算有限，T4是一个不错的选择。
- 如果你需要运行7B或更大的模型，并且希望有一定的批处理能力，A10是更稳妥的选择。
- 无论选择哪种GPU，都建议你先在测试环境中进行性能评估，根据实际需求调整配置。
最后，如果你还没有GPU云服务器，可以点击这个链接查看腾讯云的GPU云服务器实例：腾讯云GPU云服务器。腾讯云提供了丰富的GPU实例类型和灵活的计费模式，可以满足不同场景的需求。
