一、介绍
Kimi-Dev-72B是由月之暗面（Moonshot AI）最新开源的AI编程模型，专为软件工程任务设计，并登顶 SWE-bench Verified 基准测试榜首，超越 DeepSeek-R1 等模型，成为当前开源代码模型的 SOTA：
- Kimi-Dev-72B 在 SWE-bench Verified 测试中达到了 60.4% 的性能。它超越了其他竞争者，在开源模型中树立了新的标杆。
- Kimi-Dev-72B 通过大规模强化学习进行了优化。它能够自主修补 Docker 中的真实仓库，并且只有在所有测试套件通过时才能获得奖励。这确保了解决方案的正确性和鲁棒性，符合实际开发标准。
二、部署过程
基础环境最低要求说明：至少需要8张4090
| 环境名称 | 版本信息1 |
|---|---|
| Ubuntu | 22.04.4 LTS |
| Cuda | V12.1.105 |
| Python | 3.12.4 |
| NVIDIA Corporation | RTX4090 *8 |
1. 更新基础软件包
查看系统版本信息
# 查看系统版本信息，包括ID（如ubuntu、centos等）、版本号、名称、版本号ID等
cat /etc/os-release
配置 apt 国内源
# 更新软件包列表
apt-get update
这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息，但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤，因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。
# 安装 Vim 编辑器
apt-get install -y vim
这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。-y 选项表示自动回答所有的提示为“是”，这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器，广泛用于编程和配置文件的编辑。
为了安全起见，先备份当前的 sources.list 文件之后，再进行修改：
# 备份现有的软件源列表
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
这个命令将当前的 sources.list 文件复制为一个名为 sources.list.bak 的备份文件。这是一个好习惯，因为编辑 sources.list 文件时可能会出错，导致无法安装或更新软件包。有了备份，如果出现问题，您可以轻松地恢复原始的文件。
# 编辑软件源列表文件
vim /etc/apt/sources.list
这个命令使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，以便您可以编辑它。这个文件包含了 APT（Advanced Package Tool）用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件，您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。
在 Vim 中，您可以使用方向键来移动光标，i 键进入插入模式（可以开始编辑文本），Esc 键退出插入模式，:wq 命令保存更改并退出 Vim，或 :q! 命令不保存更改并退出 Vim。
编辑 sources.list 文件时，请确保您了解自己在做什么，特别是如果您正在添加新的软件源。错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定，最好先搜索并找到可靠的源信息，或者咨询有经验的 Linux 用户。
使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，复制以下代码替换 sources.list里面的全部代码，配置 apt 国内阿里源。
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
安装常用软件和工具
# 更新源列表，输入以下命令：
apt-get update# 更新系统软件包，输入以下命令：
apt-get upgrade# 安装常用软件和工具，输入以下命令：
apt-get -y install vim wget git git-lfs unzip lsof net-tools gcc cmake build-essential
出现以下页面，说明国内apt源已替换成功，且能正常安装apt软件和工具
2. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1
- 下载 CUDA Keyring ：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
这个命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环，它用于验证 CUDA 软件包的签名。这是确保软件包安全性的一个重要步骤。
- 安装 CUDA Keyring ：
dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
使用 dpkg 安装下载的密钥环。这是必要的，以便 apt 能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包的签名。
- 删除旧的 apt 密钥（如果必要） ：
apt-key del 7fa2af80
这一步可能不是必需的，除非您知道 7fa2af80 是与 CUDA 相关的旧密钥，并且您想从系统中删除它以避免混淆。通常情况下，如果您只是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环，这一步可以跳过。
- 更新 apt 包列表 ：
apt-get update
更新 apt 的软件包列表，以便包括刚刚通过 cuda-keyring 添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。
- 安装 CUDA Toolkit ：
apt-get -y install cuda-toolkit-12-1
出现以下页面，说明 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 安装成功
注意：这里可能有一个问题。NVIDIA 官方 Ubuntu 仓库中可能不包含直接名为 cuda-toolkit-12-1 的包。通常，您会安装一个名为 cuda 或 cuda-12-1 的元包，它会作为依赖项拉入 CUDA Toolkit 的所有组件。请检查 NVIDIA 的官方文档或仓库，以确认正确的包名。
如果您正在寻找安装特定版本的 CUDA Toolkit，您可能需要安装类似 cuda-12-1 的包（如果可用），或者从 NVIDIA 的官方网站下载 CUDA Toolkit 的 .run 安装程序进行手动安装。
请确保您查看 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获取最准确的包名和安装指令。
- 出现以上情况，需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 系统环境变量
编辑 ~/.bashrc 文件
# 编辑 ~/.bashrc 文件
vim ~/.bashrc
插入以下环境变量
# 插入以下环境变量
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
激活 ~/.bashrc 文件
# 激活 ~/.bashrc 文件
source ~/.bashrc
查看cuda系统环境变量
which nvcc
nvcc -V
3. 安装 Miniconda
- 下载 Miniconda 安装脚本 ：
- 使用
wget命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版，包含了 Anaconda 的核心组件，用于安装和管理 Python 包。
- 使用
- 运行 Miniconda 安装脚本 ：
- 使用
bash命令运行下载的 Miniconda 安装脚本。这将启动 Miniconda 的安装过程。
- 使用
# 下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh# 运行 Miniconda 安装脚本
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh# 初次安装需要激活 base 环境
source ~/.bashrc
按下回车键（enter）
输入yes
输入yes
安装成功如下图所示
pip配置清华源加速
# 编辑 /etc/pip.conf 文件
vim /etc/pip.conf
加入以下代码
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
注意事项：
- 请确保您的系统是 Linux x86_64 架构，因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。
- 在运行安装脚本之前，您可能需要使用
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh命令给予脚本执行权限。 - 安装过程中，您将被提示是否同意许可协议，以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 “yes” 以完成安装和初始化。
- 安装完成后，您可以使用
conda命令来管理 Python 环境和包。 - 如果链接无法访问或解析失败，可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接，并确保链接是最新的和有效的。如果问题依旧，请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。
4. 设置中文环境（可选）
在终端出现中文乱码时，需要设置中文环境
apt update && apt install sudo -y
apt update && apt install -y curlvim sj_zh_CN_UTF_8.sh
chmod +x sj_zh_CN_UTF_8.sh
./sj_zh_CN_UTF_8.sh
source ~/.bashrc
sj_zh_CN_UTF_8.sh 内容：
#!/bin/bash# 更新系统软件包
sudo apt-get update# 安装所需工具
sudo apt-get install -y sudo locales vim# 编辑并生成语言环境
echo "zh_CN.UTF-8 UTF-8" | sudo tee -a /etc/locale.gen
echo "en_US.UTF-8 UTF-8" | sudo tee -a /etc/locale.gen# 生成语言环境
sudo locale-gen# 设置默认语言环境为中文
sudo update-locale LANG=zh_CN.UTF-8# 更新~/.bashrc以确保LANG环境变量持久生效
echo 'export LANG=zh_CN.UTF-8' >> ~/.bashrc# 使修改立即生效
source ~/.bashrc# 输出当前语言环境
locale5. 下载预训练模型
使用 modelscope 下载：Kimi-Dev-72B 的开源的模型文件
# 安装 modelscope 依赖包
pip install modelscope# 下载模型到指定文件夹
modelscope download --model moonshotai/Kimi-Dev-72B --local_dir ./moonshotai/Kimi-Dev-72B
里我下载到了数据社区，可以在实例中通过路径使用：/root/sj-data/LargeModel/TextGeneration/moonshotai/Kimi-Dev-72B
6. vLLM + open-webui 部署模型
Kimi-Dev-72B 使用vLLM进行高吞吐量和内存高效的 LLM 推理和托管引擎 。
建设将vllm和open-webui分到不环境中安装，避免冲突
#在cond的base环境安装vllm
pip install transformers vllm #创建一个虚拟环境安装open-webui
pip install open-webui测试：首先启动vllm，加载数据社区的Kimi-Dev-72B模型，注意：8*24G还是不能完全部署Kimi-Dev-72B，需要量化成fp8 (–quantization fp8)
ln -s /root/sj-data/LargeModel/TextGeneration/moonshotai/Kimi-Dev-72B Kimi-Dev-72B
vllm serve Kimi-Dev-72B --tensor-parallel-size 8 --enable-reasoning --gpu-memory-utilization 0.85 --max-num-seqs 8 --quantization fp8 --host 0.0.0.0 --port 8000
然后启动open-webui，可以通过网页访问：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
export ENABLE_OLLAMA_API=False
export OPENAI_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000/v1
export DEFAULT_MODELS="Kimi-Dev-72B"
open-webui serve
7. 设置反向代理
使用nginx反向代理，使用8080端口就可以同时使用open-webui和使用Kimi-Dev-72B的api版本；
安装nginx
apt update && apt-get install nginx -y
nginx -v
sudo nginx
创建配置文件
/etc/nginx/conf.d/vllm_proxy.conf
# /etc/nginx/conf.d/vllm_proxy.conf# 定义上游服务器
upstream vllm_server {server 127.0.0.1:8000;keepalive 32;
}upstream openwebui_server {server 127.0.0.1:8081;keepalive 32;
}server {listen 8080;server_name localhost;client_max_body_size 100M;# 访问日志access_log /var/log/nginx/vllm_proxy.log;error_log /var/log/nginx/vllm_proxy_error.log;# vLLM API 代理location /vllm/ {# 重写URL：移除/vllm前缀rewrite ^/vllm/(.*)$ /$1 break;proxy_pass http://vllm_server/;proxy_set_header Host $host;proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;proxy_http_version 1.1;proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;proxy_set_header Connection "upgrade";proxy_buffering off;proxy_request_buffering off;proxy_connect_timeout 300s;proxy_send_timeout 300s;proxy_read_timeout 300s;send_timeout 300s;}# OpenWebUI 代理location / {proxy_pass http://openwebui_server/;proxy_set_header Host $host;proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;proxy_http_version 1.1;proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;proxy_set_header Connection "upgrade";proxy_buffering off;proxy_request_buffering off;}# 健康检查端点location /health {add_header Content-Type application/json;return 200 '{"status":"OK","vllm_endpoint":"http://localhost:8080/vllm/","openwebui":"http://localhost:8080"}';}# 错误页面error_page 502 503 504 /50x.html;location = /50x.html {root /usr/share/nginx/html;}
}
3.重新加载 Nginx 配置
sudo nginx -t && sudo nginx -s reload
7. 设置开机自己启动
创建 vim /sj-run.sh ：注意这个脚本需要话根目录下，然后执行 chmod 777 /sj-run.sh
#!/bin/bash# 脚本配置部分
MODEL_NAME="Kimi-Dev-72B" # 项目名称
LOG_NAME="kimi_dev_72b.log" # vLLM 日志文件名
OPENWEBUI_LOG="openwebui.log" # OpenWebUI 日志文件名
MODEL_PATH="/" # 模型路径
CONDA_PATH="/root/miniconda3/bin/conda" # Conda路径
CONDA_ENV="base" # Conda环境名称
MODEL_TIME="120" # vLLM启动等待时间
OPENWEBUI_TIME="30" # OpenWebUI启动等待时间# 端口配置
VLLM_PORT="8000" # vLLM 原始端口
OPENWEBUI_PORT="8081" # OpenWebUI 端口
NGINX_PORT="8080" # Nginx 对外端口# 启动命令
START_VLLM="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 nohup vllm serve Kimi-Dev-72B \
--tensor-parallel-size 8 \
--gpu-memory-utilization 0.85 \
--max-num-seqs 8 \
--quantization fp8 \
--host 0.0.0.0 \
--port $VLLM_PORT \
--trust-remote-code \
--block-size 32 \
--max-model-len 16384 \
--dtype auto \
> logs/$LOG_NAME 2>&1 &"START_OPENWEBUI="export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com && export ENABLE_OLLAMA_API=False && export OPENAI_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000/v1 && export DEFAULT_MODELS="Kimi-Dev-72B" && export HF_HUB_OFFLINE=1 && nohup /root/miniconda3/envs/openwebui/bin/open-webui \
serve \
--port $OPENWEBUI_PORT \
> logs/$OPENWEBUI_LOG 2>&1 &"START_NGINX="sudo nginx -c /etc/nginx/nginx.conf"# Nginx 配置文件路径
NGINX_CONF="/etc/nginx/conf.d/vllm_proxy.conf"# 颜色定义
RED='\033[0;31m'
GREEN='\033[0;32m'
YELLOW='\033[1;33m'
BLUE='\033[0;34m'
NC='\033[0m' # No Color# 日志函数
log_info() {echo -e "${BLUE}[INFO]${NC} $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - $1"
}log_success() {echo -e "${GREEN}[SUCCESS]${NC} $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - $1"
}log_warning() {echo -e "${YELLOW}[WARNING]${NC} $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - $1"
}log_error() {echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - $1"
}# 打印帮助信息
print_help() {echo "Usage: $0 [Options]"echo "Options:"echo " -h 显示帮助信息"echo " -s 启动所有服务"echo " -t 停止所有服务"echo " -r 重启所有服务"echo " -c 检查服务状态"echo " -l 查看日志"echo " -p 显示服务端口信息"
}# 检查必要的目录和文件
check_prerequisites() {log_info "检查运行环境..."# 检查日志目录if [ ! -d "logs" ]; thenlog_info "创建日志目录: logs"mkdir -p "logs"fi# 检查conda环境if ! command -v conda &> /dev/null; thenlog_error "conda命令未找到，请确保miniconda3已正确安装"return 1fi# 检查openwebui可执行文件if [ ! -f "/root/miniconda3/envs/openwebui/bin/open-webui" ]; thenlog_error "openwebui 可执行文件未找到: /root/miniconda3/envs/openwebui/bin/open-webui"return 1fi# 检查nginxif ! command -v nginx &> /dev/null; thenlog_error "nginx 未安装，请先安装nginx"return 1fi# 检查Nginx配置文件if [ ! -f "$NGINX_CONF" ]; thenlog_warning "Nginx配置文件不存在: $NGINX_CONF"log_warning "请创建配置文件以启用反向代理"else# 测试Nginx配置if ! sudo nginx -t; thenlog_error "Nginx配置测试失败"return 1fifireturn 0
}# 检查端口是否占用
check_port() {local port=$1local service=$2if lsof -i :$port -t > /dev/null 2>&1; thenlog_warning "$service 端口 $port 已被占用"return 1fireturn 0
}# 启动vLLM服务
start_vllm() {log_info "启动 vLLM (Kimi-Dev-72B)..."if ! check_port $VLLM_PORT "vLLM"; thenlog_warning "vLLM端口$VLLM_PORT被占用，尝试继续启动"fi# 进入目录并设置环境cd $MODEL_PATHsource /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.shconda activate $CONDA_ENV# 启动模型eval $START_VLLM# 等待服务初始化sleep $MODEL_TIME# 检查启动状态if pgrep -f "vllm serve Kimi-Dev-72B" > /dev/null; thenlog_success "vLLM 启动成功 (端口: $VLLM_PORT)"elselog_error "vLLM 启动失败，请检查日志: logs/$LOG_NAME"return 1fi
}# 启动OpenWebUI
start_openwebui() {log_info "启动 OpenWebUI..."if ! check_port $OPENWEBUI_PORT "OpenWebUI"; thenlog_warning "OpenWebUI端口$OPENWEBUI_PORT被占用，尝试继续启动"fi# 启动OpenWebUIeval $START_OPENWEBUI# 等待服务初始化sleep $OPENWEBUI_TIME# 检查启动状态if pgrep -f "openwebui" > /dev/null; thenlog_success "OpenWebUI 启动成功 (端口: $OPENWEBUI_PORT)"elselog_error "OpenWebUI 启动失败，请检查日志: logs/$OPENWEBUI_LOG"return 1fi
}# 启动Nginx
start_nginx() {log_info "启动 Nginx..."if ! check_port $NGINX_PORT "Nginx"; thenlog_warning "Nginx端口$NGINX_PORT被占用，尝试重新加载配置"sudo nginx -s reloadreturn $?fi# 启动Nginxeval $START_NGINXsleep 2# 检查启动状态if pgrep nginx > /dev/null; thenlog_success "Nginx 启动成功 (端口: $NGINX_PORT)"elselog_error "Nginx 启动失败"return 1fi
}# 启动所有服务
start_all_services() {log_info "开始启动所有服务..."# 启动vLLMstart_vllm || return 1# 启动OpenWebUIstart_openwebui || return 1# 启动Nginxstart_nginx || return 1log_success "所有服务启动完成！"log_info "访问地址: http://localhost:$NGINX_PORT"log_info "vLLM API端点: http://localhost:$NGINX_PORT/vllm/v1/completions"
}# 检查服务状态
check_service_status() {log_info "检查服务状态..."# 检查vLLMif pgrep -f "vllm serve Kimi-Dev-72B" > /dev/null; thenlog_success "vLLM (Kimi-Dev-72B) 正在运行 (端口: $VLLM_PORT)"elselog_error "vLLM (Kimi-Dev-72B) 未运行"fi# 检查OpenWebUIif pgrep -f "openwebui" > /dev/null; thenlog_success "OpenWebUI 正在运行 (端口: $OPENWEBUI_PORT)"elselog_error "OpenWebUI 未运行"fi# 检查Nginxif pgrep nginx > /dev/null; thenlog_success "Nginx 正在运行 (端口: $NGINX_PORT)"elselog_error "Nginx 未运行"fi
}# 停止服务
stop_service() {local service_name=$1local process_name=$2log_info "停止 $service_name..."pkill -f "$process_name"# 等待进程结束local count=0while pgrep -f "$process_name" > /dev/null && [ $count -lt 15 ]; dosleep 1count=$((count + 1))doneif ! pgrep -f "$process_name" > /dev/null; thenlog_success "$service_name 已停止"elselog_error "$service_name 停止失败，尝试强制终止"pkill -9 -f "$process_name"sleep 2fi
}# 停止所有服务
stop_all_services() {log_info "停止所有服务..."# 停止vLLMstop_service "vLLM" "vllm serve Kimi-Dev-72B"# 停止OpenWebUIstop_service "OpenWebUI" "openwebui"# 停止Nginxlog_info "停止 Nginx..."sudo nginx -s quitsleep 2if ! pgrep nginx > /dev/null; thenlog_success "Nginx 已停止"elselog_error "Nginx 停止失败，尝试强制终止"sudo pkill -9 nginxfi
}# 重启所有服务
restart_all_services() {log_info "重启所有服务..."stop_all_servicessleep 5start_all_services
}# 查看日志
view_logs() {echo "选择要查看的日志:"echo "1) vLLM 日志 (logs/$LOG_NAME)"echo "2) OpenWebUI 日志 (logs/$OPENWEBUI_LOG)"echo "3) Nginx 访问日志 (/var/log/nginx/access.log)"echo "4) Nginx 错误日志 (/var/log/nginx/error.log)"echo "5) Nginx 配置日志 (/var/log/nginx/vllm_proxy.log)"echo "6) 退出"read -p "请输入选项 [1-6]: " choicecase $choice in1) if [ -f "logs/$LOG_NAME" ]; thentail -f "logs/$LOG_NAME"elselog_error "日志文件不存在: logs/$LOG_NAME"fi;;2)if [ -f "logs/$OPENWEBUI_LOG" ]; thentail -f "logs/$OPENWEBUI_LOG"elselog_error "日志文件不存在: logs/$OPENWEBUI_LOG"fi;;3)if [ -f "/var/log/nginx/access.log" ]; thensudo tail -f /var/log/nginx/access.logelselog_error "日志文件不存在: /var/log/nginx/access.log"fi;;4)if [ -f "/var/log/nginx/error.log" ]; thensudo tail -f /var/log/nginx/error.logelselog_error "日志文件不存在: /var/log/nginx/error.log"fi;;5)if [ -f "/var/log/nginx/vllm_proxy.log" ]; thensudo tail -f /var/log/nginx/vllm_proxy.logelselog_error "日志文件不存在: /var/log/nginx/vllm_proxy.log"fi;;6) exit 0;;*) log_error "无效选项";;esac
}# 显示端口信息
show_ports() {log_info "服务端口信息:"if pgrep -f "vllm serve Kimi-Dev-72B" > /dev/null; thenlog_success "vLLM 运行端口: $VLLM_PORT"elselog_error "vLLM 未运行"fiif pgrep -f "openwebui" > /dev/null; thenlog_success "OpenWebUI 运行端口: $OPENWEBUI_PORT"elselog_error "OpenWebUI 未运行"fiif pgrep nginx > /dev/null; thenlog_success "Nginx 运行端口: $NGINX_PORT"log_info "Web 访问地址: http://localhost:$NGINX_PORT"log_info "vLLM API 代理地址: http://localhost:$NGINX_PORT/vllm/v1/completions"elselog_error "Nginx 未运行"fi
}# 主函数
main() {check_prerequisites || exit 1while getopts "hstrclp" opt; docase $opt inh) print_help ;;s) start_all_services ;;t) stop_all_services ;;r) restart_all_services ;;c) check_service_status ;;l) view_logs ;;p) show_ports ;;*) print_help ;;esacdone
}# 默认行为
if [ $# -eq 0 ]; thenstart_all_servicesexit 0
fimain "$@"
三、网页演示
在容器中心，使用开放端口工具，获取外部访问地址访问，程序启动大概需要3分钟，然后在使用web访问。
第一次登录需要注册账号，邮箱随便填。
注：如果忘记账号密码导致无法登入界面，可以删除账号信息，选择重新注册：
（1）点击文件管理，输入 /root/miniconda3/envs/openwebui/lib/python3.12/site-packages/open_webui/data/ 的路径并进入
（2）删除webui.db 这个文件，然后重新启动即可
四、Kimi-Dev-72BAPI使用
可以使用网页端开通的8080端口，访问以下地址查看模型信息，并通过openai格式连接模型；
http://xn-a.suanjiayun.com:59923/vllm/v1/models
也可以使用隧道工具开发8080端口，使用连接
http://127.0.0.1:8080/vllm/v1/models
--工作模式（1）)
