qwen-vl-chat 本地部署
时间: 2025-01-31 11:31:14 浏览: 62
### Qwen-VL-Chat 本地部署教程和配置指南
#### 使用 Python 脚本方式部署
对于希望直接通过Python脚本来启动服务的情况,可以采用如下方法:
命令行中输入并执行用于启动的服务命令[^1]:
```bash
python web_demo_mm.py --checkpoint-path /u01/workspace/models/Qwen-VL-Chat
```
此命令指定了模型权重文件的位置参数`--checkpoint-path`。
#### 利用 Docker 容器化环境部署
另一种更为推荐的方式是利用Docker来创建隔离化的运行环境。这不仅简化了依赖项管理还提高了跨平台兼容性。具体操作如下所示[^2]:
首先拉取官方镜像并通过指定端口映射、GPU支持以及挂载卷的方式来运行容器实例:
```bash
docker run -itd --gpus all -p 8000:8000 -v /u01/workspace/models:/u01/workspace/models qingcloudtech/qwenvl:v1.1 python openai_api.py -VL-Chat
```
上述指令实现了几个重要功能:分配全部可用GPU资源给容器(`--gpus all`);将主机目录与容器内部目录建立关联(-v选项),以便于共享数据集或预训练模型等静态资源;最后则是实际调用了OpenAI API接口程序openai_api.py,并传递了必要的路径参数-c指向模型位置。
完成以上任意一种部署方案之后,在浏览器地址栏键入 `http://127.0.0.1:8000` 即可访问已上线的应用界面。
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