10分钟私有部署QwQ-32B模型,像购买Ecs实例一样快捷

背景

随着大模型技术的快速发展,开源大模型在自然语言处理、代码生成等领域的应用日益广泛。QwQ-32B作为全球领先的开源大模型,以卓越的性能和广泛的应用场景吸引了众多开发者和企业的关注。
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​ 然而,企业用户部署私有QwQ-32B模型服务是比较繁琐的。虽然阿里云提供了基于 IaaS 部署 QwQ-32B 模型的方式,但传统的基于IaaS的部署方式需要用户自行配置环境、安装依赖、优化硬件资源,并解决复杂的网络与存储问题,整个流程不仅耗时耗力,还容易因操作失误导致各种不可预见的问题。

​ 因此,阿里云计算巢提供了基于ECS镜像与VLLM的大模型一键部署方案,通过ECS镜像打包标准环境,通过Ros模版实现云资源与大模型的一键部署,用户无需关心模型部署运行的标准环境与底层云资源编排,10分钟即可部署使用QwQ-32B模型,15分钟即可部署使用Deepseek-R1-70B模型。

部署说明

​ 本服务通过ECS镜像打包标准环境,通过Ros模版实现云资源与大模型的一键部署,开发者无需关心模型部署运行的标准环境与底层云资源编排,仅需添加几个参数即可享受主流LLM(如Qwen、DeepSeek等)的推理体验。
​ 本服务提供的方案下,以平均每次请求的token为10kb计算,采用4张A10卡的服务实例规格,QwQ-32B理论可支持的每秒并发请求数(QPS)约为13.1;采用8张A10卡的服务实例规格,QwQ-32B理论可支持的每秒并发请求数约为24.1,Deepseek-R1-70B约为9.5。

整体架构

部署流程

  1. 单击部署链接。根据界面提示填写参数,可根据需求选择是否开启公网,可以看到对应询价明细,确认参数后点击下一步:确认订单
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  2. 点击下一步:确认订单后可以看到价格预览,随后可点击立即部署,等待部署完成。(提示RAM权限不足时需要为子账号添加RAM权限)
  3. 等待部署完成后,就可以开始使用服务了。点击服务实例名称,进入服务实例详情,使用Api调用示例即可访问服务。如果是内网访问,需保证ECS实例在同一个VPC下。
  4. ssh访问ECS实例后,执行 docker logs vllm 即可查询模型服务部署日志。当您看到下图所示结果时,表示模型服务部署成功。模型所在路径为/root/llm_model/${ModelName}。

使用说明

内网API访问

复制Api调用示例,在资源标签页的ECS实例中粘贴Api调用示例即可。也可在同一VPC内的其他ECS中访问。

公网API访问

复制Api调用示例,在本地终端中粘贴Api调用示例即可。

性能测试

本服务方案下,针对QwQ-32B在4_A10和8_A10实例规格下,分别测试QPS为10、20、50情况下模型服务的推理响应性能,压测持续时间均为20s。

8*A10规格

QPS为10

QPS为20

QPS为50

4*A10规格

QPS为10

QPS为20

QPS为50

<think>嗯,用户想了解如何部署qwq-32b模型到VLLM平台上。首先,我需要回忆一下VLLM的基本知识。VLLM是一个高效推理和部署框架,支持大规模语言模型,特别是优化了自回归模型的推理速度。那部署模型的一般步骤是什么呢?通常需要安装环境、下载模型、配置参数、启动服务。 接下来,用户提到的qwq-32b模型,我需要确认是否有相关的引用信息。查看用户提供的引用内容,引用[1]提到了模型下载的路径,引用[2]和[3]则涉及部署中的注意事项,比如量化版本和tokenizer的问题。特别是引用[3]提到需要修改tokenizer_config.json文件来解决输问题,这可能是一个关键步骤。 首先,安装VLLM。用户可能需要安装最新版本,使用pip命令。然后,下载模型,根据引用[1]的路径,使用modelscope或者git lfs下载。需要注意模型文件的大小,引用[2]提到量化版本可能更适合消费级显,比如4bit的20G版本,这可能影响用户的选择。 然后配置环境,可能需要设置CUDA环境变量。启动服务时,使用vllm的命令行工具,指定模型路径、tensor并行数等参数。如果遇到不输<think>的问题,引用[3]的解决方法是修改tokenizer配置文件,删除相关token,这需要用户找到对应的json文件进行调整。 还需要考虑硬件要求,比如GPU显存是否足够。如果用户使用消费级显,可能需要量化模型,如引用[2]提到的。此外,部署后如何测试服务,比如使用curl或Python客户端发送请求,验证是否正常工作。 可能用户遇到的问题包括模型路径错误、显存不足、tokenizer配置问题等,需要逐一排查。总结步骤应该是:安装依赖→下载模型→调整配置→启动服务→验证测试。同时,提醒用户注意量化版本的选择和可能的配置调整,确保部署顺利。</think>### 分步教程:使用vLLM部署QwQ-32B模型 #### 一、环境准备 1. 安装CUDA驱动 确保显驱动支持CUDA 11.8+,通过命令验证: ```bash nvidia-smi ``` 2. 创建虚拟环境(推荐) ```bash conda create -n vllm python=3.9 conda activate vllm ``` #### 二、模型下载 1. 通过ModelScope获取完整模型(需约60GB显存): ```bash pip install modelscope python -c "from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download; snapshot_download(&#39;Qwen/QwQ-32B&#39;, cache_dir=&#39;./QwQ-32B&#39;)" [^1] ``` 2. (可选)下载4bit量化版本(约20GB): ```bash ollama pull QwQ-32B:4bit ``` #### 三、vLLM安装与配置 1. 安装最新版vLLM: ```bash pip install vllm ``` 2. 修改tokenizer配置(解决不输<think>问题): ```bash vim ./QwQ-32B/tokenizer_config.json # 删除"<think>"相关配置项[^3] ``` #### 四、启动推理服务 1. 基础启动命令(需A100 80G*2): ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ./QwQ-32B \ --tensor-parallel-size 2 \ --gpu-memory-utilization 0.95 ``` 2. 消费级显启动(如RTX 3090 24G*2): ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model QwQ-32B:4bit \ --quantization awq \ --dtype half \ --tensor-parallel-size 2 ``` #### 五、服务验证 1. Python客户端测试: ```python from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1") response = client.chat.completions.create( model="QwQ-32B", messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}] ) print(response.choices[0].message.content) ```
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