# 10分钟完成 Qwen3-0.6b 模型部署

本文档讲解如何部署Qwen3-0.6b模型，在开始部署前，请确保你的硬件环境满足如下条件：

- GPU驱动 >= 535
- CUDA >= 12.3
- CUDNN >= 9.5
- Linux X86_64
- Python >= 3.10

为了快速在各类硬件部署，本文档采用 ```Qwen3-0.6b``` 模型作为示例，可在大部分硬件上完成部署。

安装FastDeploy方式参考[安装文档](./installation/README.md)。
## 1. 启动服务
安装FastDeploy后，在终端执行如下命令，启动服务，其中启动命令配置方式参考[参数说明](../parameters.md)

> ⚠️ **注意:**
> 当使用HuggingFace 模型(torch格式)时, 需要开启 `--load_choices "default_v1"`

```shell
export ENABLE_V1_KVCACHE_SCHEDULER=1
python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
       --model Qwen/Qwen3-0.6B\
       --port 8180 \
       --metrics-port 8181 \
       --engine-worker-queue-port 8182 \
       --max-model-len 32768 \
       --max-num-seqs 32 \
       --load_choices "default_v1"
```

>💡 注意：在 ```--model``` 指定的路径中，若当前目录下不存在该路径对应的子目录，则会尝试根据指定的模型名称（如 ```Qwen/Qwen3-0.6B```）查询AIStudio是否存在预置模型，若存在，则自动启动下载。默认的下载路径为：```~/xx```。关于模型自动下载的说明和配置参阅[模型下载](../supported_models.md)。
```--max-model-len``` 表示当前部署的服务所支持的最长Token数量。
```--max-num-seqs``` 表示当前部署的服务所支持的最大并发处理数量。

**相关文档**

- [服务部署配置](../online_serving/README.md)
- [服务监控metrics](../online_serving/metrics.md)

## 2. 用户发起服务请求

执行启动服务指令后，当终端打印如下信息，说明服务已经启动成功。

```
api_server.py[line:91] Launching metrics service at http://0.0.0.0:8181/metrics
api_server.py[line:94] Launching chat completion service at http://0.0.0.0:8180/v1/chat/completions
api_server.py[line:97] Launching completion service at http://0.0.0.0:8180/v1/completions
INFO:     Started server process [13909]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8180 (Press CTRL+C to quit)
```

FastDeploy提供服务探活接口，用以判断服务的启动状态，执行如下命令返回 ```HTTP/1.1 200 OK``` 即表示服务启动成功。

```shell
curl -i http://0.0.0.0:8180/health
```

通过如下命令发起服务请求

```shell
curl -X POST "http://0.0.0.0:8180/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "把李白的静夜思改写为现代诗"}
  ]
}'
```

FastDeploy服务接口兼容OpenAI协议，可以通过如下Python代码发起服务请求。

```python
import openai
host = "0.0.0.0"
port = "8180"
client = openai.Client(base_url=f"http://{host}:{port}/v1", api_key="null")

response = client.chat.completions.create(
    model="null",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "I'm a helpful AI assistant."},
        {"role": "user", "content": "把李白的静夜思改写为现代诗"},
    ],
    stream=True,
)
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end='')
print('\n')
```
