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Qwen2.5-VL-72B-Instruct 部署

时间: 2025-04-19 19:44:48 浏览: 218

### Qwen2.5-VL-72B-Instruct 部署指南和需求对于Qwen2.5-VL-72B-Instruct模型的部署，硬件资源的需求非常关键。此大型多模态对话模型需要至少配备有NVIDIA A100 GPU 80GB显存来支持其运行环境[^1]。 #### 软件依赖项配置为了成功部署该模型，软件环境中Python版本应不低于3.8，并且推荐使用Anaconda作为包管理工具以便于创建隔离的工作环境。安装必要的库文件如PyTorch, transformers等可以通过pip或conda命令完成。具体来说，transformers库应当更新至最新稳定版以兼容最新的API接口变化[^2]。 ```bash # 创建并激活新的Conda虚拟环境 conda create -n qwen_env python=3.9 conda activate qwen_env # 安装所需的基础库 pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 pip install transformers datasets evaluate accelerate bitsandbytes ``` #### 加载预训练模型实例化代码片段下面展示了一个简单的例子用于加载已有的Qwen2.5-VL-72B-Instruct权重参数到本地内存中： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct", device_map="auto") input_text = "描述一只可爱的小猫" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 上述脚本实现了从Hugging Face Hub上下载指定名称下的预训练模型及其配套分词器，并通过给定提示生成相应的回复文本[^3]。

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