qwen qwq 部署
时间: 2025-04-27 18:15:12 浏览: 20
### 部署 Qwen 模型或服务的方法
#### 使用 vLLM 部署 Qwen2 模型
为了使用 vLLM 来部署 Qwen2 模型,可以按照如下方式操作。首先,需确保已将魔搭下载的模型放置于指定路径 `/home/yangfan/gpt/qwen/models` 下,并将其挂载至容器内的 `/data` 目录[^1]。
启动命令示例如下所示:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python3.10 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--host 0.0.0.0 --port 25010 --served-model-name mymodel \
--model /data/qwen2.5-coder-7b-instruct/ --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 8096
```
此命令指定了 GPU 设备编号、API 服务器监听地址与端口、提供服务的模型名以及实际加载的模型位置等参数[^4]。
#### 利用 TensorRT-LLM 构建高性能推理服务
对于希望获得更高性能表现的情况,则可以选择基于 NVIDIA 的 TensorRT-LLM 工具链来构建 Qwen2 推理服务。具体而言,在阿里云 Kubernetes (ACK) 环境中通过集成 Triton Inference Server 和 Fluid 数据流框架实现高效能的服务搭建过程[^2]。
主要流程涉及以下几个方面:
- **环境准备**:确认目标集群内节点配备有 A10 类型显卡;
- **资源编排**:利用 ACK 进行应用和服务定义;
- **优化措施**:借助 Fluid 提升数据读取效率;
这些步骤共同作用以达成快速响应和良好用户体验的目的。
#### 借助 Dify 平台简化本地测试
如果仅是为了方便快捷地上手体验或是初步验证效果的话,那么采用 Dify 所提供的方案会更加简单直接一些。只需几个简单的指令就能完成从安装工具到运行实例的一系列工作[^3]。
执行以下命令序列即可轻松搞定:
```bash
brew install ollama --cask
ollama serve &
ollama run qwen:14b
```
最后一步是在 Dify 上面配置好相应的 API 地址 `http://localhost:11434` 即可开始调用该大型预训练语言模型所提供的功能特性了。
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