qwen2.5 部署api

### 部署 Qwen2.5 API #### 使用 `llamafactory-cli` 工具部署为了通过 `llamafactory-cli` 来部署 Qwen2.5 的 API 服务，需执行特定命令以配置所需参数。这包括指定模型路径、模板以及数据类型等选项： ```bash llamafactory-cli api \ --model_name_or_path /data/xiedong/Qwen2.5-1.5B-Instruct \ --template qwen \ --infer_dtype bfloat16 ``` 此命令设置了一个基于给定路径下的预训练模型 `/data/xiedong/Qwen2.5-1.5B-Instruct` 启动的 API 服务，并采用 `bfloat16` 数据精度进行推断操作[^1]。 #### 利用 vLLM 进行快速部署另一种更为便捷的方式是利用 vLLM 提供的功能来迅速搭建起支持 OpenAI API 协议的服务实例。仅需一条简单的指令即可完成整个过程： ```bash vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct ``` 上述命令不仅能够自动下载并加载名为 `Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct` 的大型语言模型，还会在同一进程中开启监听于 `http://localhost:8000` 地址上的 HTTP 服务器接口[^2]。一旦任一方法成功执行完毕，则可通过访问对应的 URL 对新建立起来的服务发起测试请求，验证其正常工作状态。

MindIE 部署qwen2.5 流式api

### 部署 Qwen 2.5 流式 API 到 MindIE 为了在 MindIE 上成功部署 Qwen 2.5 的流式 API 接口，需遵循特定配置流程。首先确认环境已安装必要的依赖库并满足最低硬件需求。 #### 安装依赖项确保 Python 版本不低于 3.8 并安装相关软件包： ```bash pip install mindspore qwen-transformers flask ``` #### 创建 Flask 应用程序创建一个新的 Flask Web 服务来托管 Qwen 2.5 模型，并启用流式传输支持： ```python from flask import Flask, request, Response import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer app = Flask(__name__) model_name = "qwen-2_5" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) @app.route('/stream', methods=['POST']) def stream(): input_text = request.json.get('prompt') inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") def generate_stream(): with torch.no_grad(): for output in model.generate( **inputs, max_length=100, do_sample=True, top_p=0.95, temperature=0.7, stream=True # 启用流模式[^1] ): chunk = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True) yield f"data:{chunk}\n\n" return Response(generate_stream(), mimetype='text/event-stream') if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 此代码片段展示了如何通过 Flask 提供 RESTful API 访问 Qwen 2.5 模型，并利用 `stream=True` 参数实现文本的逐片返回。

如何使用qwen2.5 7b api

### Qwen2.5 7B API 的使用方法 Qwen2.5-7B-Instruct 是一款强大的开源大语言模型，支持多种应用场景下的快速部署和调用。以下是关于其 API 使用的相关说明： #### 1. 环境准备为了方便开发者快速上手，官方提供了 AutoDL 平台上的预置环境镜像[^3]。通过该镜像可以直接启动包含 Qwen2.5 模型的运行环境，无需手动安装依赖项。如果选择本地部署，则需确保 Python 版本不低于 3.8，并按照文档中的指导完成 vLLM 或其他推理框架的安装[^2]。 #### 2. FastAPI 部署指南 FastAPI 是一种现代、高效且易于使用的 Web 框架，非常适合用于构建机器学习模型的服务接口。基于此技术栈，可以轻松搭建起支持 RESTful 请求的在线服务。具体步骤如下所示： ```python from fastapi import FastAPI, Request import uvicorn from transformers import pipeline app = FastAPI() model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct" generator = pipeline('text-generation', model=model_name) @app.post("/generate/") async def generate_text(request: Request): data = await request.json() prompt = data.get("prompt", "") result = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1)[0]['generated_text'] return {"response": result} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 上述代码片段定义了一个简单的 HTTP POST 接口 `/generate/` ，允许客户端传递 JSON 数据作为输入提示词 (Prompt)，随后返回由模型生成的结果字符串。 #### 3. 客户端调用示例一旦服务器成功启动，在任意具备网络访问能力的位置都可以发起请求来测试功能正常与否。下面给出了一种利用 `requests` 库实现的方式供参考： ```python import requests url = 'http://localhost:8000/generate/' payload = {'prompt': '请解释一下量子力学的基础概念'} headers = {'Content-Type': 'application/json'} r = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(r.text) ``` 这段脚本向指定地址发送携带特定 Prompt 的消息包，最终打印出接收到的回答内容。 #### 4. 性能优化建议对于追求更高效率的应用场景来说，仅依靠默认参数可能无法满足需求。此时可考虑引入专门设计用来提升批量处理速度的技术方案——比如 VLLM 工具集就非常适合作为此类任务的选择之一。它不仅能够显著降低延迟时间，还能有效减少资源消耗比例，从而帮助我们更好地应对大规模并发请求带来的挑战。 --- ###

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