服务器部署qwen2vl

### 如何在服务器上部署 Qwen-2VL 模型 #### 准备工作环境 为了确保顺利部署Qwen-2VL模型，需先准备合适的运行环境。这通常意味着安装必要的依赖库以及配置Python虚拟环境。 ```bash # 创建并激活新的conda环境 conda create -n qwen_env python=3.8 conda activate qwen_env ``` #### 安装所需软件包 根据官方文档说明，需要安装特定版本的PyTorch和其他辅助工具来支持该模型正常运作[^1]。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install transformers datasets evaluate accelerate bitsandbytes ``` #### 下载预训练模型 通过Git命令克隆指定仓库获取最新版Qwen-VL Chat Int4模型文件，并将其放置于适当位置以便后续加载使用。 ```bash git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-VL-Chat-Int4.git cd Qwen-VL-Chat-Int4/ ``` 对于Qwen2-VL-7B模型，则可以直接从Hugging Face平台下载相应资源[^2]： ```bash from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct", allow_patterns=["*.bin"]) ``` #### 配置推理服务 创建一个简单的Flask Web应用作为API接口用于接收外部请求并向用户提供预测结果。这里提供了一个基础框架供参考实现。 ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer app = Flask(__name__) model_name_or_path = "path_to_your_model_directory" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path).to('cuda') @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json['text'] inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').to('cuda') outputs = model.generate(**inputs) generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) response_data = {"generated_text": generated_text} return jsonify(response_data) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 此段代码实现了基本的文字输入到生成文本的功能转换过程，可以根据实际需求调整参数设置以优化性能表现。