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如果你还以为 "Small" 代表性能缩水，那你就小看了 Mistral 新发布的 Small 3.2 24B 模型。这款 "小" 模型带来了超出预期的多模态理解、代码生成、函数调用、推理能力，甚至在 Arena Hard v2 测试中性能翻番，直接冲击企业级大模型落地场景。
本文将为你全流程展示如何使用 NodeShift 部署并运行 Mistral Small 3.2 24B，无论你是做 Agent、AI 助手还是 AI 服务原型验证，这篇文章都值得你收藏。
💡 模型亮点速览
- 🚀 指令跟随能力更强：更稳地完成 prompt 指令任务，极大减少重复输出或死循环
- 🧠 更聪明的推理与代码能力：适用于代码生成、函数调用、数学题解等复杂场景
- 👀 多模态处理能力提升：轻量化模型也能应对视觉任务
- 🔧 支持 vLLM 推理引擎：高吞吐、低延迟，轻松上量
🖥️ 部署要求
官方推荐配置如下：
| 资源类型 | 最低要求 |
|---|---|
| GPU | A100 80GB 或 H100 80GB |
| 存储 | 100GB（建议 SSD） |
| 系统 | Ubuntu + Anaconda 环境 |
🧭 快速部署指南（NodeShift 云平台）
如果你不想折腾环境变量、驱动、内核依赖等一堆 GPU 环境问题，推荐直接使用 NodeShift 提供的 GPU 云平台进行部署。
✅ 第 1 步：注册 NodeShift 账号
访问 app.nodeshift.com 注册账户，可用 GitHub / Google 登录，界面简洁清爽。
✅ 第 2 步：创建 GPU 节点
进入仪表盘后：
- 左侧菜单栏点击「GPU Nodes」
- 点击「Start」开始创建节点
- 选择 GPU 类型（建议 A100 80GB）+ 100GB 存储
- 选择你所在地区的数据中心
✅ 第 3 步：认证方式设置（建议使用 SSH Key）
你可以选择使用密码或 SSH Key 登录，为了安全建议使用 SSH 密钥。
小D在上网的时候经常看到很多网友看到付费直接劝退的情况，但是小D一直相信一句话：免费的才是最贵的，这个认知一定要有。
如果你不会创建 SSH Key，可参考官方文档：创建 SSH 密钥
✅ 第 4 步：选择镜像（CUDA 环境）
选择带有 CUDA 支持的镜像即可，NodeShift 已内置 NVIDIA 驱动，无需额外安装。
点击「Create」后，系统将在数分钟内完成节点部署。 
✅ 第 5 步：使用 SSH 连接 GPU 实例
点击实例右上角菜单，复制 SSH 地址，在本地终端运行：
bash
ssh -i ~/.ssh/your_key root@your_server_ip -p your_port连接成功后，运行以下命令检查 GPU 状态：
bash
nvidia-smi输出如下表示设备已准备好 👇
🧪 环境搭建
✅ 第 6 步：创建 Python 虚拟环境
使用 Anaconda 创建并激活新环境：
bash
conda create -n mistral python=3.11 -y
conda activate mistral
✅ 第 7 步：安装依赖库
安装运行 Mistral 所需组件：
bash
pip install torch
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
pip install git+https://github.com/huggingface/accelerate
pip install huggingface_hub
pip install --upgrade vllm
pip install --upgrade mistral_common
✅ 第 8 步：登录 HuggingFace 获取模型权限
bash
huggingface-cli login
填写你的 HuggingFace Access Token，获取方式见：huggingface.co/settings/to...
✅ 第 9 步：启动 Jupyter Notebook（可选）
bash
conda install -c conda-forge notebook ipywidgets -y
jupyter notebook --allow-root如为远程 GPU，需要做本地端口映射访问：
bash
ssh -L 8888:localhost:8888 -p <PORT> -i ~/.ssh/your_key root@<SERVER_IP>
浏览器打开 http://localhost:8888，即可访问 Jupyter。
🧠 运行模型推理
✅ 第 10 步：在 Jupyter Notebook 中运行以下代码
加载模型
python
from vllm import LLM
from vllm.sampling_params import SamplingParams
model_name = "mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506"
sampling_params = SamplingParams(max_tokens=8192)
llm = LLM(model=model_name, tokenizer_mode="mistral", config_format="mistral", load_format="mistral")
发起推理
python
prompt = "Write a sentence where each word starts with the next letter of the alphabet (from A to Z)."
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
outputs = llm.chat(messages, sampling_params=sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)示例输出：
"A big cat danced elegantly, flipping gracefully, hopping in joyful kinetic loops..."（接近完美的 A-Z 每词首字母句）
✅ 小结
Mistral Small 3.2 24B 并不"小"，而是"小身材，大智慧"。
它用优秀的指令理解能力、推理能力、代码生成表现，证明了中等参数量模型也能服务于企业级智能体、搜索引擎、插件助手、代码补全等场景。
结合 NodeShift 的一键部署和 GPU 算力，你可以：
- ⚡ 快速部署推理服务
- 🧪 构建产品原型或私有 AI 助手
- 🧠 做多模态任务与 Agent 框架测试
📌 推荐链接
- 🖥 NodeShift 官网
- 📘 部署文档
转自：mp.weixin.qq.com/s/UN79eCel0...
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