5分钟从零到第一个回复club-3090快速上手教程Qwen3.6-27B实测【免费下载链接】club-3090Community recipes for serving LLMs on RTX 3090/4090/5090 CUDA gpus. Multi-engine (vLLM, llama.cpp, ik_llama) and model-agnostic. Currently shipping Qwen3.6-27B Qwen3.6 35B Gemma 4 26B Gemma 4 31B configs for 1× and 2× cards.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/club-3090club-3090 是一个面向 NVIDIA RTX 3090 / 4090 / 5090 的本地大模型部署方案提供可直接运行的 Docker Compose 配置、补丁和实测性能数据支持 vLLM、SGLang、llama.cpp 等多推理引擎。本文将带你用 Qwen3.6-27B 模型在 5 分钟内从零完成本地 LLM 部署拿到第一个 AI 回复并获得 OpenAI 兼容 API。准备工作3 项检查 5 秒完成开始前请确认你的环境满足以下三点检查项要求快速验证操作系统LinuxWindows 用户请用 WSL2见 WSL_SETUP.mdDocker已安装 NVIDIA Container Toolkitdocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base nvidia-smi磁盘空间约 20 GBQwen3.6-27B 权重 ~18 GBdf -h 显卡说明项目以 RTX 309024 GB为基准4090、5090 同样适用硬件适配细节见 HARDWARE.md。一键部署clone 到启动只要 4 条命令整个流程只有两条核心命令setup.sh负责下载模型launch.sh负责根据显卡数量自动选择配置并启动服务。# 1. 获取部署方案 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/club-3090 cd club-3090 # 2. 下载模型自动校验 SHA约 18 GB bash scripts/setup.sh qwen3.6-27b # 3. 启动服务单卡自动选 vllm/minimal双卡自动选 vllm/dual bash scripts/launch.sh启动完成后launch.sh会询问是否把当前配置设为默认——回答y下次只需一条命令即可启动。完整分步流程见 GETTING_STARTED.md。验证第一个回复一条 curl 命令服务默认监听http://localhost:8020提供OpenAI 兼容 API。发送第一个请求curl -sf http://localhost:8020/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:qwen3.6-27b,messages:[{role:user,content:Capital of France?}],max_tokens:200}如果返回内容里出现Paris恭喜部署成功 更多客户端接入方式Python OpenAI SDK、IDE、Open WebUI请参考 EXAMPLES.md。实测性能Qwen3.6-27B 在 3090 上有多快以下数据来自项目官方基准3 次预热 5 次测量标准 benchmark单张 3090vLLM 引擎配置最大上下文叙述 TPS代码 TPSvllm/minimal32K3233long-textMTP 投机解码180K5067long-vision含视觉145K5066两张 3090TP2 张量并行配置最大上下文叙述 TPS代码 TPSdual.yml默认含视觉262K6989dual-dflashDFlash 投机解码185K82125可以看到单卡日常对话约 50 TPS写作流畅无压力双卡 投机解码时代码生成可达125 TPS接近商用云 API 的体验。全部实测数据见 BENCHMARKS.md。日常运维换模型、查配置、看健康bash scripts/switch.sh --list # 查看本机可运行的所有配置 bash scripts/switch.sh slug # 一键切换到其他模型/引擎 bash scripts/update.sh # 更新到最新版本 bash scripts/report.sh --full # 生成完整的机器健康报告所有配置遵循models/模型/引擎/compose/的目录结构例如 Qwen3.6-27B 的 vLLM 单卡配置位于 minimal.yml文件头部即有详细注释。模型选型、量化取舍与注意事项详见 models/qwen3.6-27b/README.md。常见问题速查启动后第一次长提示 OOM空闲显存不等于峰值显存prefill 峰值会多占 0.5–1.5 GB把MAX_MODEL_LEN或GPU_MEMORY_UTILIZATION各降一点即可详见 TROUBLESHOOTING.md。想要 26 万 token 长上下文单卡 Qwen3.6-27B 的 vLLM 版本建议双卡运行TP2 解锁 262K或用 llama.cpp 单卡配置262K、更稳。术语看不懂TPS、KV cache、量化等名词解释见 GLOSSARY.md本地 AI 科普入门见 LOCAL_AI_PRIMER.md。更喜欢图形界面仓库内置终端驾驶舱c3可浏览目录、一键启动、监控 GPU安装方式见 tools/serve-cockpit/。总结回到最初的体验目标clone → setup → launch → curl5 分钟拿到第一个本地 AI 回复。club-3090 的价值在于“开箱即用的配方 实测数据 一键切换”你不需要自己调 vLLM 参数也不用担心显存超卖。下一步推荐跑一次 bench.sh 测出自己机器的数字再用 EXAMPLES.md 把服务接进你的 IDE 或 Open WebUI。遇到问题先看 FAQ.md再按“从最简单的栈启动”的思路排查TROUBLESHOOTING.md。【免费下载链接】club-3090Community recipes for serving LLMs on RTX 3090/4090/5090 CUDA gpus. Multi-engine (vLLM, llama.cpp, ik_llama) and model-agnostic. Currently shipping Qwen3.6-27B Qwen3.6 35B Gemma 4 26B Gemma 4 31B configs for 1× and 2× cards.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/club-3090创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 5分钟从零到第一个回复：club-3090快速上手教程（Qwen3.6-27B实测）
5分钟从零到第一个回复club-3090快速上手教程Qwen3.6-27B实测【免费下载链接】club-3090Community recipes for serving LLMs on RTX 3090/4090/5090 CUDA gpus. Multi-engine (vLLM, llama.cpp, ik_llama) and model-agnostic. Currently shipping Qwen3.6-27B Qwen3.6 35B Gemma 4 26B Gemma 4 31B configs for 1× and 2× cards.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/club-3090club-3090 是一个面向 NVIDIA RTX 3090 / 4090 / 5090 的本地大模型部署方案提供可直接运行的 Docker Compose 配置、补丁和实测性能数据支持 vLLM、SGLang、llama.cpp 等多推理引擎。本文将带你用 Qwen3.6-27B 模型在 5 分钟内从零完成本地 LLM 部署拿到第一个 AI 回复并获得 OpenAI 兼容 API。准备工作3 项检查 5 秒完成开始前请确认你的环境满足以下三点检查项要求快速验证操作系统LinuxWindows 用户请用 WSL2见 WSL_SETUP.mdDocker已安装 NVIDIA Container Toolkitdocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base nvidia-smi磁盘空间约 20 GBQwen3.6-27B 权重 ~18 GBdf -h 显卡说明项目以 RTX 309024 GB为基准4090、5090 同样适用硬件适配细节见 HARDWARE.md。一键部署clone 到启动只要 4 条命令整个流程只有两条核心命令setup.sh负责下载模型launch.sh负责根据显卡数量自动选择配置并启动服务。# 1. 获取部署方案 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/club-3090 cd club-3090 # 2. 下载模型自动校验 SHA约 18 GB bash scripts/setup.sh qwen3.6-27b # 3. 启动服务单卡自动选 vllm/minimal双卡自动选 vllm/dual bash scripts/launch.sh启动完成后launch.sh会询问是否把当前配置设为默认——回答y下次只需一条命令即可启动。完整分步流程见 GETTING_STARTED.md。验证第一个回复一条 curl 命令服务默认监听http://localhost:8020提供OpenAI 兼容 API。发送第一个请求curl -sf http://localhost:8020/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:qwen3.6-27b,messages:[{role:user,content:Capital of France?}],max_tokens:200}如果返回内容里出现Paris恭喜部署成功 更多客户端接入方式Python OpenAI SDK、IDE、Open WebUI请参考 EXAMPLES.md。实测性能Qwen3.6-27B 在 3090 上有多快以下数据来自项目官方基准3 次预热 5 次测量标准 benchmark单张 3090vLLM 引擎配置最大上下文叙述 TPS代码 TPSvllm/minimal32K3233long-textMTP 投机解码180K5067long-vision含视觉145K5066两张 3090TP2 张量并行配置最大上下文叙述 TPS代码 TPSdual.yml默认含视觉262K6989dual-dflashDFlash 投机解码185K82125可以看到单卡日常对话约 50 TPS写作流畅无压力双卡 投机解码时代码生成可达125 TPS接近商用云 API 的体验。全部实测数据见 BENCHMARKS.md。日常运维换模型、查配置、看健康bash scripts/switch.sh --list # 查看本机可运行的所有配置 bash scripts/switch.sh slug # 一键切换到其他模型/引擎 bash scripts/update.sh # 更新到最新版本 bash scripts/report.sh --full # 生成完整的机器健康报告所有配置遵循models/模型/引擎/compose/的目录结构例如 Qwen3.6-27B 的 vLLM 单卡配置位于 minimal.yml文件头部即有详细注释。模型选型、量化取舍与注意事项详见 models/qwen3.6-27b/README.md。常见问题速查启动后第一次长提示 OOM空闲显存不等于峰值显存prefill 峰值会多占 0.5–1.5 GB把MAX_MODEL_LEN或GPU_MEMORY_UTILIZATION各降一点即可详见 TROUBLESHOOTING.md。想要 26 万 token 长上下文单卡 Qwen3.6-27B 的 vLLM 版本建议双卡运行TP2 解锁 262K或用 llama.cpp 单卡配置262K、更稳。术语看不懂TPS、KV cache、量化等名词解释见 GLOSSARY.md本地 AI 科普入门见 LOCAL_AI_PRIMER.md。更喜欢图形界面仓库内置终端驾驶舱c3可浏览目录、一键启动、监控 GPU安装方式见 tools/serve-cockpit/。总结回到最初的体验目标clone → setup → launch → curl5 分钟拿到第一个本地 AI 回复。club-3090 的价值在于“开箱即用的配方 实测数据 一键切换”你不需要自己调 vLLM 参数也不用担心显存超卖。下一步推荐跑一次 bench.sh 测出自己机器的数字再用 EXAMPLES.md 把服务接进你的 IDE 或 Open WebUI。遇到问题先看 FAQ.md再按“从最简单的栈启动”的思路排查TROUBLESHOOTING.md。【免费下载链接】club-3090Community recipes for serving LLMs on RTX 3090/4090/5090 CUDA gpus. Multi-engine (vLLM, llama.cpp, ik_llama) and model-agnostic. Currently shipping Qwen3.6-27B Qwen3.6 35B Gemma 4 26B Gemma 4 31B configs for 1× and 2× cards.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/club-3090创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考