开源新王MiniMax -M1 vLLM本地部署教程：百万级上下文支持成大模型领域新标杆！

一、模型介绍

MiniMax-M1 是由中国 AI 公司 MiniMax 于 2025 年 6 月 17 日推出的 全球首个开源大规模混合架构推理模型，凭借其百万级上下文支持、超高效计算性能和突破性成本表现，成为大模型领域的新标杆。

MiniMax-M1 型号可以在配备 8 个 H800 或 8 个 H20 GPU 的单个服务器上高效运行。在硬件配置方面，配备 8 个 H800 GPU 的服务器可以处理多达 200 万个令牌的上下文输入，而配备 8 个 H20 GPU 的服务器可以支持高达 500 万个令牌的超长上下文处理能力。

二、部署教程

MiniMax-M1 模型获取

从 HuggingFace 存储库下载模型：MiniMax-M1-40k、MiniMax-M1-80k

下载命令：

<span style="background-color:#f6f8fa"><span style="color:#1f2328"><span style="color:#1f2328"><span style="background-color:#f6f8fa"><code>pip install -U huggingface-hub
huggingface-cli download MiniMaxAI/MiniMax-M1-40k
# huggingface-cli download MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

# If you encounter network issues, you can set a proxy
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
</code></span></span></span></span>

或使用 git 下载：

git lfs install
git clone https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M1-40k
git clone https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

⚠️ 重要提示：请确保您的系统已安装 Git LFS，这是完全下载模型权重文件所必需的。

部署选项

选项 1：使用 Docker 部署（推荐）

为了保证部署环境的一致性和稳定性，我们建议使用 Docker 进行部署。

版本要求：

• MiniMax-M1 型号需要 vLLM 版本 0.8.3 或更高版本才能获得完全支持
• 如果您使用的 Docker 映像的 vLLM 版本低于所需版本，则需要：
  1. 更新到最新的 vLLM 代码
  2. 从源重新编译 vLLM。按照常见问题部分的解决方案 2 中的编译说明进行作
• 特别说明：对于 0.8.3 到 0.9.2 之间的 vLLM 版本，您需要修改模型配置：
  1. 打开config.json
  2. 更改为config['architectures'] = ["MiniMaxM1ForCausalLM"]config['architectures'] = ["MiniMaxText01ForCausalLM"]

1. 获取容器映像：

docker pull vllm/vllm-openai:v0.8.3

1. 运行容器：

# Set environment variables
IMAGE=vllm/vllm-openai:v0.8.3
MODEL_DIR=<model storage path>
CODE_DIR=<code path>
NAME=MiniMaxImage

# Docker run configuration
DOCKER_RUN_CMD="--network=host --privileged --ipc=host --ulimit memlock=-1 --shm-size=2gb --rm --gpus all --ulimit stack=67108864"

# Start the container
sudo docker run -it \
    -v $MODEL_DIR:$MODEL_DIR \
    -v $CODE_DIR:$CODE_DIR \
    --name $NAME \
    $DOCKER_RUN_CMD \
    $IMAGE /bin/bash

选项 2：直接安装 vLLM

如果您的环境满足以下要求：

• CUDA 12.1 的
• PyTorch 2.1 版本

您可以直接安装 vLLM

安装命令：

pip install vllm

💡 如果您使用的是其他环境配置，请参阅 vLLM 安装指南

启动服务

启动 MiniMax-M1 服务

export SAFETENSORS_FAST_GPU=1
export VLLM_USE_V1=0
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model <model storage path> \
--tensor-parallel-size 8 \
--trust-remote-code \
--quantization experts_int8  \
--max_model_len 4096 \
--dtype bfloat16

API 调用示例

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}]},
            {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Who won the world series in 2020?"}]}
        ]
    }'

常见问题

模块加载问题

如果遇到以下错误：

<span style="background-color:#f6f8fa"><span style="color:#1f2328"><span style="color:#1f2328"><span style="background-color:#f6f8fa"><code>import vllm._C  # noqa
ModuleNotFoundError: No module named 'vllm._C'
</code></span></span></span></span>

或

<span style="background-color:#f6f8fa"><span style="color:#1f2328"><span style="color:#1f2328"><span style="background-color:#f6f8fa"><code>MiniMax-M1 model is not currently supported
</code></span></span></span></span>

可以提供两种解决方案：

解决方案 1：复制依赖项文件

cd <working directory>
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
cp /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/vllm/*.so vllm 
cp -r /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/vllm/vllm_flash_attn/* vllm/vllm_flash_attn

解决方案 2：从源安装

cd <working directory>
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git

cd vllm/
pip install -e .