通义听悟 本地部署
时间: 2025-07-05 15:29:37 浏览: 3
### 通义听悟本地部署方法与配置要求
通义听悟(Qwen-Audio-Chat)作为一款语音处理大模型,支持本地化部署。以下是其部署方法及配置要求的详细介绍:
#### 1. 环境准备
在本地部署前,需要确保环境满足以下要求:
- **硬件要求**:建议使用具备NVIDIA GPU的服务器,显存至少为24GB以支持大规模模型运行。
- **软件依赖**:安装CUDA和cuDNN,并确保版本与PyTorch兼容[^2]。例如,若出现`CUDA runtime error`,可尝试通过`conda install cudatoolkit=12.1`修复环境问题。
- **Python版本**:推荐使用Python 3.8或更高版本。
#### 2. 模型服务部署
通过ModelScope平台提供的工具链完成模型部署,具体命令如下:
```bash
MODELSCOPE_CACHE=./.cache/modelscope/hub CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy \
--model Qwen/Qwen-Audio-Chat \
--infer_backend pt \
--served_model_name Qwen-Audio-Chat --port 8001
```
上述命令中:
- `MODELSCOPE_CACHE`用于指定缓存路径。
- `CUDA_VISIBLE_DEVICES`定义使用的GPU设备编号。
- `--port`参数设置服务监听端口[^1]。
#### 3. 环境变量配置
为了调用外部API或扩展功能,需配置相关环境变量:
```bash
export DASH_API_KEY='your_key'
export DASH_API_URL='https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'
```
其中,`DASH_API_KEY`为申请的Dashscope API密钥,用于访问扩展服务[^2]。
#### 4. 显存优化策略
对于显存有限的场景,可通过以下方式优化:
- **梯度检查点**:启用Gradient Checkpointing以减少训练过程中的显存占用。
- **混合精度训练**:利用AMP(Automatic Mixed Precision)技术降低约30%显存需求[^2]。
#### 5. Gradio可视化界面部署
若希望提供交互式体验,可以部署Gradio界面:
```bash
cd gradio
python t2v_1.3B_singleGPU.py \
--prompt_extend_method 'dashscope' \
--ckpt_dir ../Wan2.1-T2V-1.3B
```
此脚本将启动一个基于单GPU的交互界面,用户可通过浏览器访问[^2]。
---
阅读全文
相关推荐


















