python调用本地qwen

<think>好的，我现在需要解决用户的问题：在内网环境下启动本地的Qwen2.5-VL-32B-Instruct模型，并通过Dify工具调用Python服务。首先，我需要理清整个流程的步骤，确保每一步都正确无误，并且考虑到内网环境的限制。 用户提到之前尝试过使用ollama和llama.cpp转换模型但未成功，现在转向Docker部署。参考提供的资料，用户已经安装了NVIDIA驱动、CUDA 12.4，并且有双RTX 4090显卡。这些信息很重要，因为模型运行需要GPU支持，特别是大模型需要足够显存。 首先，我需要确认如何在Docker中正确配置环境。用户提供的参考链接中有关于Docker安装和运行vLLM的内容，但用户可能遇到了环境复杂的问题。因此，可能需要使用预配置的Docker镜像，或者自行构建包含必要依赖的镜像。 接下来，模型加载部分。Qwen2.5-VL-32B-Instruct是一个较大的模型，需要足够的GPU显存。双RTX 4090（24G x2）共有48G显存，应该足够加载32B的模型，但需要确认模型是否支持模型并行或数据并行，以便在多个GPU上分配计算。 然后，Python服务的搭建。用户需要通过Dify调用模型，所以需要创建一个API服务，可能是基于HTTP的，比如使用FastAPI框架。需要编写一个Python脚本，使用Hugging Face的transformers库加载模型，并处理请求。 另外，内网环境意味着无法从外部下载模型，所以需要提前将模型文件下载到内网服务器，并在Docker容器中挂载相应的目录。需要确保模型文件的路径正确，并且权限设置合适。 还要考虑Dify的集成。Dify需要能够访问这个API服务的端点，可能需要配置网络，确保Docker容器暴露的端口在内网中可访问。可能需要设置端口映射，比如将容器内的8000端口映射到宿主机的某个端口。 可能的难点包括：Docker镜像的构建是否正确包含CUDA和必要的Python库；模型加载时的显存分配问题；API服务的稳定性和性能；以及Dify配置是否正确指向本地服务。 需要检查的步骤包括：安装NVIDIA Docker支持，构建或获取合适的Docker镜像，下载模型文件，编写API服务代码，配置Docker运行参数，测试API服务，最后在Dify中设置自定义模型接口。 可能遇到的问题：模型加载失败，显存不足，依赖库版本冲突，网络端口不通，Dify无法识别API格式等。需要逐一排查，例如通过日志查看错误信息，测试API端点是否响应，检查Dify的集成配置是否符合要求。 总结来说，步骤大致是：准备模型文件 -> 配置Docker环境 -> 编写API服务 -> 运行容器 -> 集成到Dify。需要确保每一步都正确执行，特别是在内网环境下，所有依赖都需要本地解决。</think>根据你的需求，我将分步骤说明如何在内网部署Qwen2.5-VL-32B-Instruct模型并通过Dify集成： ### 一、环境准备 1. **Docker环境配置** - 安装NVIDIA Container Toolkit： ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo sudo yum install -y nvidia-container-toolkit ``` - 验证安装：`docker run --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubi7 nvidia-smi` 2. **模型文件准备** - 在外网下载模型文件： ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct", local_dir="./qwen2.5-vl-32b") ``` - 将整个目录打包传输到内网服务器（需至少150GB存储空间） ### 二、Docker容器部署 1. **编写Dockerfile** ```dockerfile FROM nvidia/cuda:12.4.0-runtime-ubi7 RUN yum install -y python3.9 && \ pip3 install torch==2.3.0 transformers==4.40.0 fastapi uvicorn WORKDIR /app COPY . . ``` 2. **构建镜像** ```bash docker build -t qwen-api:1.0 . ``` ### 三、模型服务部署 1. **编写API服务(server.py)** ```python from fastapi import FastAPI from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer app = FastAPI() model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "/app/models/Qwen2.5-VL-32B-Instruct", device_map="auto", torch_dtype="auto" ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/app/models/Qwen2.5-VL-32B-Instruct") @app.post("/generate") async def generate(prompt: str): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512) return {"response": tokenizer.decode(outputs[0])} ``` 2. **启动容器** ```bash docker run -d --gpus all -p 8000:8000 \ -v /path/to/qwen2.5-vl-32b:/app/models/Qwen2.5-VL-32B-Instruct \ qwen-api:1.0 uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8000 ``` ### 四、Dify集成配置 1. **在Dify中创建自定义模型** - 进入「模型供应商」→「自定义模型」 - 配置参数： ```yaml API端点: http://[内网IP]:8000/generate 请求格式: JSON 参数映射： prompt -> {{inputs}} ``` 2. **测试调用** ```python import requests response = requests.post("http://localhost:8000/generate", json={"prompt": "描述这张图片的内容：[IMAGE]"}) print(response.json()) ``` ### 五、性能优化建议 1. 使用vLLM加速推理： ```bash docker run --gpus all -p 8000:8000 \ -v /path/to/model:/app/model \ vllm/vllm-openai:latest \ --model /app/model \ --tensor-parallel-size 2 ``` 需要转换模型格式为vLLM兼容格式[^2] 2. 使用量化技术减少显存占用： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", load_in_4bit=True, # 使用4bit量化 bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16 ) ```

### 调用本地部署的Qwen 2.5模型进行问答 为了利用本地部署的Qwen 2.5模型执行问答任务，需确保环境配置正确并掌握相应的API调用方法。假设已经按照指导完成了Qwen 2.5的大规模预训练语言模型安装于`/data/xiedong/Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4`路径下[^2]。 #### 构建自定义API服务端口 当考虑通过构建API接口实现对Qwen 2.5模型的服务化访问时，可以采用Flask框架快速搭建RESTful API服务器。下面是一个简单的Python脚本实例用于启动这样的服务： ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM app = Flask(__name__) model_path = "/data/xiedong/Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json question = data['question'] inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50, num_return_sequences=1) answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) response = {'answer': answer} return jsonify(response) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 此段代码实现了基于HTTP POST请求接收问题输入，并返回由Qwen 2.5生成的回答。注意这里仅作为概念验证用途，在实际生产环境中应当加入更多的错误处理逻辑以及性能优化措施[^3]。 #### 客户端发送请求获取响应 一旦上述API成功上线之后，就可以编写客户端程序向其发起查询请求了。以下是使用Python内置库`requests`的一个简单例子展示如何完成这一过程： ```python import requests url = "http://localhost:8080/predict" payload = {"question": "你想询问什么？"} headers = { 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.request("POST", url, headers=headers, json=payload) print(response.text) ``` 这段代码片段展示了怎样构造JSON格式的数据体并通过POST方式提交给之前建立好的API接口；随后解析来自服务器端对于所提问题作出回应的内容。