使用 vLLM 部署 DeepSeek 模型，并通过 NextChat 打造高性能 ChatBot

随着生成式 AI 和大语言模型（LLM）的兴起，越来越多的企业和开发者希望能在自己的环境内快速部署高效的 AI 应用。本文将详细介绍如何在亚马逊云中国区使用 SageMaker 部署基于 vLLM 的 DeepSeek 模型，并通过 SageMaker Endpoint 对外提供服务。同时，我们还将探讨如何利用开源项目 NextChat 构建 ChatBot 聊天应用，实现流式推理与 Reasoning 输出，并在 UI 上实现流式交互效果。

vLLM（Virtual Large Language Model）是一种高效的 LLM 推理引擎，专为大型语言模型（例如 DeepSeek、LLaMA、GPT 等）的高性能部署设计。vLLM 通过动态批处理、请求合并和缓存机制，大幅提高推理效率，降低模型推理延迟，最大限度地提升 GPU 的使用效率。

vLLM 的主要优势包括：

• 高效推理：通过智能批量处理、动态负载均衡和缓存复用，显著提升推理性能。
• 流式推理支持：原生支持流式推理（Streaming Inference），适合实时交互应用场景，如聊天机器人。
• 灵活兼容：支持多种主流大模型，无缝适配现有的推理服务框架（如 Amazon SageMaker）。
• 资源优化：减少 GPU 资源的浪费，适用于私有化环境的成本敏感型部署。

这些特性使 vLLM 成为在云端或本地部署生成式 AI 模型的理想选择，尤其适用于需要高性能、低延迟、实时DeepSeek 教程交互场景的企业和开发团队。

• 快速部署：通过内置的 Endpoint 服务快速实现模型部署，无需复杂的运维操作。
• 弹性扩展：提供弹性扩展能力，应对大流量访问。
• 私有化部署：模型推理过程完全私有化，数据安全性高，符合企业安全与合规需求。

1. 模型部署：利用 SageMaker Endpoint 部署经过 VLLM 优化的 DeepSeek 模型，支持流式推理。
2. API 层：通过 SageMaker Runtime 客户端调用 Endpoint，实现实时的流式响应处理。
3. NextChat 集成：在 NextChat 的 Nodejs 层中封装调用逻辑，完成从前端到模型的流式数据传输与处理。

您可以参考 Blog 中的 Amazon SageMaker JumpStart 中的 DeepSeek-R1 模型，和使用 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 部署 DeepSeek-R1-Distill 模型部分，以及 Blog。

*中国区目前只能用 g5.48xlarge 部署 70b 的全量蒸馏版本模型或者 R1 的 1.58b 动态量化版本。

现在有两个工具可以在中国区部署模型使用：model_hub https://github.com/aws-samples/llm_model_hub 与 Easy Model Deployer https://github.com/aws-samples/easy-model-deployer。

主要包括以下几个步骤：

1. 创建 SageMaker Endpoint

• 配置推理实例：在 SageMaker 控制台中创建一个 Endpoint，选择自定义容器镜像，并配置合适的实例类型（如 GPU 实例）来满足大模型推理需求。
• 网络与安全配置：通过配置 VPC、子网和安全组，确保 Endpoint 部署在安全隔离的私有网络环境中，保障数据安全。

2. 实现流式推理与实时响应

• 在 Endpoint 推理服务中集成流式推理逻辑，使得返回结果可以逐步输出（例如通过 Server-Sent Events 的方式），从而在前端实现实时交互。
• 可以参考在 NextChat 中的实现逻辑，将响应数据包装成 并设置 ，便于前端实时处理和展示推理过程。

NextChat 是一个基于 Next.js 构建的开源聊天应用，它能快速实现 AI ChatBot 服务。

原始的 NextChat 通常调用公开的大模型 API，但公开 API 存在网络延迟、服务不稳定、数据安全风险等问题。为了更高效、更安全，我们对 NextChat 进行了改造，使用 Amazon SageMaker Endpoint 进行推理，实现了私有化部署，性能更稳定，响应更快。

下面是实现流式响应的核心逻辑：

• 初始化 SageMaker 运行时客户端：通过 初始化客户端，并设置相应参数。
• 构造请求 Payload：将用户输入、模型参数（如 、 等）封装成 JSON 格式的请求数据。
• 调用 Endpoint 流式响应：使用 调用 Endpoint，接收流式响应数据。
• 解析流式响应数据：通过包装一个新的 ，解析每个 chunk 数据，识别“data: ”前缀，对 JSON 数据进行解码和拼接，并实时推送到前端。

关键代码如下所示：

在 API 层，我们通过设置响应头 来支持 SSE（Server-Sent Events）格式的流式响应，这种格式能够让前端实时接收到数据更新，同时避免了轮询带来的性能开销：

DeepSeek 等大语言模型的推理过程中，除了最终内容输出外，还支持额外的 字段，帮助用户理解模型的推理过程，进一步增强 AI 服务的透明度。例如：（ 两个换行符代表一次 OutPut Event）

目前，主流 ChatBot 应用都采用 类型的响应格式（SSE，Server-Sent Events），原因包括：

• 实时性高：浏览器原生支持流式数据推送，无需客户端反复请求。
• 开发便利：前端使用 EventSource API，开发更简洁。
• 兼容性强：主流浏览器原生支持，无需额外库或插件。

示例响应：

• 数据安全与隐私保护：模型部署在企业内部或私有云环境，避免敏感数据外流。
• 服务可用性与性能保障：避免公有 API 服务不可控的风险，确保服务稳定性。
• 定制化需求：支持更灵活的参数设置和模型微调，满足企业特定需求。

本文方案通过 vLLM 和 Amazon SageMaker Endpoint，在亚马逊云科技中国区快速部署 DeepSeek 模型，并结合 NextChat 的改造，开发了一个高效、安全、实时的 AI ChatBot 应用，显著提升了企业 AI 落地的能力。欢迎开发者和企业实践以上技术方案，打造更高效、更智能的 AI 服务。

希望本文对您的 AI 部署与开发有所帮助！

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