vllm部署QWQ大模型
时间: 2025-05-02 07:47:34 浏览: 38
### 如何使用 VLLM 部署 Qwen 大模型
#### 使用 Docker 的 Python 基础镜像部署
为了高效运行 Qwen 模型,可以基于 Docker 创建一个环境并利用 Python 基础镜像来完成部署工作。此方法能够简化依赖管理,并提供一致的执行环境。
首先,需要下载预训练的大规模语言模型权重文件至本地目录 `/home/rkty/qwen` 中[^1]:
```bash
huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 \
--local-dir /home/rk/qwen/
```
上述命令会从 Hugging Face Hub 获取指定版本的 Qwen 权重数据集,并将其存储到目标路径下。由于网络传输速度以及模型体积较大等因素影响,整个过程可能耗时较长,请耐心等待直至全部完成。
#### 启动 API 服务端口配置
当所有必要的组件都已准备完毕之后,可以通过调用 `vllm.entrypoints.openai.api_server` 模块启动 HTTP RESTful 接口监听器实例。下面是一个典型的例子展示如何设置参数选项以适配特定硬件资源条件下的高性能推理需求[^2]:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 /root/vendor/Python3.10.12/bin/python3.10 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--host 0.0.0.0 \
--port 25010 \
--served-model-name qwen_model \
--model /root/qwen2.5/qwen2.5-coder-7b-instruct/ \
--tensor-parallel-size 2 \
--max-model-len 8096
```
这里设置了两个 GPU 设备用于张量划分计算(`--tensor-parallel-size`) ,从而提升整体吞吐能力;同时指定了最大输入长度限制为 8K tokens (`--max-model-len`) 。这些调整有助于优化实际应用场景中的性能表现。
对于多模态任务的支持情况,则需额外考虑视觉特征提取等相关模块集成问题[^3]。具体实现细节可能会因项目进展而有所变化,因此建议深入阅读官方文档获取最新指导信息后再动手实践操作。
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