vllm部署deepseek-ai/deepseek-vl2模型出现No model architectures are specified

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在使用vLLM部署deepseek-ai/deepseek-vl2模型时出现的“No model architectures are specified”错误。首先，我需要回忆用户之前的对话历史。用户之前询问过如何部署.pt格式的模型，我给出了步骤，包括模型格式转换和配置文件的必要性。现在用户遇到了架构未指定的问题，这可能与模型配置文件有关。 首先，用户提到的是deepseek-vl2模型，可能这个模型较新或者不是vLLM官方支持的模型。vLLM主要支持Hugging Face格式的模型，并且需要config.json中的正确架构定义。错误信息提示没有指定模型架构，说明config.json中的"architectures"字段可能缺失或者不正确。 接下来，我需要考虑可能的解决方案。第一步是检查config.json是否存在以及是否正确。如果用户是从其他来源获取的模型，可能配置文件不完整。可能需要用户手动编辑config.json，添加正确的架构类，比如"DeepseekVLForCausalLM"或者其他自定义类。但用户可能不知道具体的类名，这时候可能需要查阅模型的文档或源代码。 如果用户是通过from_pretrained加载模型后保存的，可能保存过程中没有正确生成配置文件。这时候需要确认保存时是否使用了正确的方法。另外，可能需要用户联系模型提供方获取正确的配置，或者查看模型的GitHub仓库是否有示例配置。 另外，可能需要自定义模型加载，使用vLLM的模型注册功能。这需要用户编写一个适配器类，继承vLLM的模型结构，并在config.json中指定这个自定义类。这对用户来说可能有一定难度，需要提供具体的代码示例。 最后，如果模型本身是多模态的，比如deepseek-vl2可能涉及视觉和语言，而vLLM主要支持文本模型，这时候可能需要确认vLLM是否支持该模型类型。如果不支持，用户可能需要寻求其他部署方式，或者等待vLLM的更新。 在回答中，我需要分步骤引导用户检查配置文件，提供修改config.json的例子，说明如何注册自定义模型，并提醒多模态支持的问题。同时，要确保语言口语化，结构清晰，避免使用专业术语过多，必要时给出代码示例和参考链接。</think>以下是部署deepseek-vl2模型时出现"No model architectures are specified"错误的解决方案： ### 问题根源 该错误表明模型配置文件`config.json`中缺少关键参数`architectures`字段，该字段用于指定模型架构类名。vLLM依赖此信息动态加载正确的模型结构。 ### 分步解决方案 #### 1. 验证配置文件 检查模型目录下的`config.json`： ```bash cat your_model_dir/config.json | grep architectures ``` 正常应显示类似： ```json "architectures": ["LlamaForCausalLM"] ``` #### 2. 手动修复配置（推荐） 在`config.json`中添加架构声明（以deepseek-vl为例）： ```json { "architectures": ["DeepseekVLForCausalLM"], // 实际类名需参考官方文档 "model_type": "deepseek_vl", // 其他原有配置保持不动... } ``` #### 3. 自定义模型加载（高级） 若官方未提供标准架构名，需创建适配器： ```python # custom_model.py from vllm.model_executor.models.llama import LlamaForCausalLM from transformers import PretrainedConfig class DeepseekVLConfig(PretrainedConfig): model_type = "deepseek_vl" class DeepseekVLForCausalLM(LlamaForCausalLM): @classmethod def from_pretrained(cls, model_path): # 实现自定义加载逻辑 return super().from_pretrained(model_path) ``` #### 4. 注册自定义架构 在启动时注入配置映射： ```python from transformers import AutoConfig AutoConfig.register("deepseek_vl", DeepseekVLConfig) llm = AsyncLLMEngine.from_engine_args( engine_args, model_loader=DeepseekVLForCausalLM ) ``` ### 特别注意事项 1. **多模态支持**：deepseek-vl是视觉-语言模型，需确认： - vLLM版本 ≥0.3.3（支持多模态） - 添加图像处理器配置 ```json "image_processor": { "size": 384, "crop_pct": 0.95 } ``` 2. **权重兼容性**：若原模型使用非标准初始化方式，需添加权重转换： ```python def convert_weights(original_state_dict): new_dict = {} for k, v in original_state_dict.items(): new_dict[k.replace("vl_model.", "llm.")] = v return new_dict ``` ### 验证部署 使用官方测试用例验证： ```python from PIL import Image prompt = { "text": "描述这张图片", "images": [Image.open("demo.jpg")] } output = llm.generate(prompt) ``` ### 已知兼容方案 | 模型版本 | 验证通过的配置参数 | 所需vLLM版本 | |----------------|-------------------------------------|-------------| | deepseek-vl-1b | `tensor_parallel_size=2` | ≥0.3.3 | | deepseek-vl-7b | `max_model_len=4096` | ≥0.3.4 | 如仍遇问题，建议通过官方渠道获取模型架构定义： ```bash git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-vl.git cp deepseek-vl/modeling_deepseek.py ./your_model_dir/ ```