vllm 本地部署qwen2.5

### 如何在本地部署 Qwen2.5 使用 VLLM 工具 #### 准备工作 为了成功完成 Qwen2.5 模型的本地部署，需先安装必要的依赖项并配置环境。以下是具体的准备工作： - **安装 vLLM** 可以通过 `pip` 命令直接安装最新版本的 vLLM 工具[^2]。运行以下命令来安装： ```bash pip install vllm ``` - **下载模型权重** 下载 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 模型的权重文件有多种方法。推荐的方法是从 Hugging Face 的镜像站点获取，这能有效提升下载速度和稳定性[^3]。 #### 方法一：使用 huggingface-cli 下载 如果希望利用 Hugging Face 提供的工具链，则可按照如下步骤操作： ```bash pip install -U huggingface_hub HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download \ --repo-type model \ --local-dir Qwen2.5-VL-7B-Instruct \ --local-dir-use-symlinks False \ Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct ``` 此外，在下载完成后务必验证权重文件的完整性，这是确保后续推理过程顺利的关键一步。 - **其他下载选项** 开发者也可以选择从魔搭社区 (ModelScope) 获取模型资源[^4]。访问 ModelScope 并登录账户后，能够找到对应模型页面中的下载链接或 API 接口文档用于自动化脚本开发。 #### 启动服务端程序 当所有前置条件满足之后，就可以启动基于 vLLM 构建的服务端逻辑了。通常情况下只需要执行简单的 Python 脚本来加载预训练好的大语言模型实例，并暴露 RESTful HTTP 或 gRPC 接口给客户端调用。 下面是一个典型的例子展示如何初始化一个支持多线程并发请求处理能力的强大服务器架构： ```python from vllm import LLM, SamplingParams # 加载模型到内存中 model_path = "./Qwen2.5-VL-7B-Instruct" llm = LLM(model=model_path) # 设置采样参数 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) # 创建对话历史记录列表（如果适用） history = [] def generate_response(prompt): outputs = llm.generate([prompt], sampling_params=sampling_params) response_text = outputs[0].outputs[0].text return response_text.strip() if __name__ == "__main__": while True: user_input = input("请输入您的问题:") reply = generate_response(user_input) print(f"AI的回答:{reply}") ``` 上述代码片段展示了基本的工作流程——读取用户输入作为提示词传入生成函数内部计算得到最终输出结果字符串形式返回显示出来[^1]。 #### 测试与优化性能表现 最后不要忘记进行全面的功能性和压力测试环节评估整个系统的稳定性和效率水平是否达到预期目标；必要时调整超参设置进一步提高吞吐量降低延迟时间指标等等。 ---