vllm部署qwen2.5vl-7b

### 使用 VLLM 部署 Qwen2.5-VL-7B 模型 为了成功部署 Qwen2.5-VL-7B 模型并将其作为服务启动，可以遵循以下配置方法： 对于基于命令行的操作环境，在终端执行如下指令来设置必要的环境变量以及调用 `vllm` 的服务功能[^1]。 ```bash VLLM_USE_V1=1 \ VLLM_WORKER_MULTIPROC_METHOD=spawn \ vllm serve Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --trust-remote-code --served-model-name qwen-vl-7b --gpu-memory-utilization 0.98 --tensor-parallel-size 4 --port 8000 ``` 上述命令中的参数解释如下： - `--trust-remote-code`: 允许加载来自远程仓库的自定义代码。 - `--served-model-name`: 设置提供给客户端请求时使用的模型名称。 - `--gpu-memory-utilization`: 控制 GPU 内存利用率的比例。 - `--tensor-parallel-size`: 定义张量并行度大小以优化多GPU间的负载均衡。 - `--port`: 指定监听端口用于接收外部连接请求。 当考虑利用 Docker 来简化部署流程时，则可采用下面的方式来进行容器化部署[^3]。这不仅能够确保依赖项的一致性和隔离性，还便于跨不同计算资源间迁移应用实例。 ```dockerfile docker run --runtime=nvidia --gpus="device=2" \ -p 9000:9002 \ --ipc=host \ -v /data/model/qwen2.5-vl-7b-instruct:/qwen2.5-vl-7b-instruct \ -it --rm \ vllm/vllm-openai:latest \ --model=/qwen2.5-vl-7b-instruct --dtype=float16 --max-parallel-loading-workers=1 --max-model-len=10240 --enforce-eager --host=0.0.0.0 --port=9000 ``` 此段脚本同样包含了若干重要选项说明： - `--runtime=nvidia`: 启用 NVIDIA 运行时支持 CUDA 加速。 - `-p 9000:9002`: 将主机上的 9000 端口映射到容器内的 9002 端口。 - `--ipc=host`: 改善进程间通信性能。 - `-v ...`: 绑定挂载本地路径至容器内部指定位置以便访问预训练好的权重文件。 - `--dtype=float16`: 减少精度损失的同时提高运算效率。 - `--max-parallel-loading-workers`, `--max-model-len`, `--enforce-eager`: 调整具体行为特性满足特定需求场景下的最佳实践建议。 通过以上两种途径之一即可完成 Qwen2.5-VL-7B 模型借助于 vLLM 平台的服务化部署工作[^4]。