vllm部署qwen大模型
时间: 2025-01-02 13:36:14 浏览: 141
### 如何使用vLLM部署Qwen大模型
#### 准备工作
为了成功部署Qwen大模型,需先安装并配置好必要的环境。这包括但不限于设置CUDA环境以及确保有足够的计算资源来支持大型语言模型的运行。
#### 下载模型文件
对于希望利用魔搭平台获取预训练好的Qwen2模型的情况,应将下载得到的模型放置于指定路径下以便后续调用。具体操作为将从魔搭获得的模型存放在`/home/yangfan/gpt/qwen/models`位置,并将其挂载至容器内的`/data`目录中[^1]。
#### 设置ModelScope变量
考虑到性能优化的需求,在启动服务之前建议执行如下命令以启用来自ModelScope的支持特性:
```bash
export VLLM_USE_MODELSCOPE=True
```
此步骤有助于加速模型加载过程,尤其是在处理较大规模参数量的情况下显得尤为重要[^2]。
#### 启动API服务器
当一切准备就绪之后,可以通过以下方式开启基于OpenAI API兼容的服务端口监听:
针对Qwen2-7B-Instruct版本的具体实例化指令如下所示:
```bash
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model qwen/Qwen2-7B-Instruct \
--host 0.0.0.0 \
--port 8080
```
上述命令将会使程序绑定到所有网络接口上的8080端口等待客户端请求的到来。
另外一种更详细的配置方案适用于多GPU场景下的高效推理任务分配。例如采用两块显卡来进行张量平行运算时可以参照下面的例子调整相应选项:
```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 mymodel \
--model //root/qwen2.5/qwen2.5-coder-7b-instruct/ \
--tensor-parallel-size 2 \
--max-model-len 8096
```
这里不仅指定了具体的设备ID用于限定参与工作的硬件单元,还设置了最大输入长度限制以及其他高级功能开关来满足特定应用场景的要求[^3]。
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