vLLM部署多模态大模型

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已于 2025-03-19 18:43:58 修改

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分类专栏：大模型文章标签：多模态大模型 Qwen2.5 vl vLLM

于 2025-03-19 18:42:42 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Guo_Python/article/details/146377564

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一. vLLM简介

vLLM 是一个高效的推理和部署框架，专为大规模语言模型（LLM）优化。它采用 PagedAttention 技术，显著提高 GPU 显存利用率，支持高吞吐量推理。vLLM 兼容 Hugging Face Transformers 和 OpenAI API 接口，便于集成现有模型。其高效的 KV 缓存管理减少重复计算，适用于流式生成、批量处理和多用户推理场景。vLLM 还支持 FlashAttention，可进一步提升推理速度。相比传统推理框架，vLLM 具备更低的延迟和更高的并发能力，适用于部署 GPT-4 级别的大模型。
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vLLM 通过这些优化，实现了高吞吐量、低延迟、大模型推理加速，尤其适用于多用户并发推理和大模型部署。

二. vLLM部署Qwen2.5 vl多模态大模型实战

要准备Qwen2.5 vl多模态大模型和对应的环境，可参考：
多模态大模型Qwen2.5 vl本地部署指南
安装vLLM

pip install vllm==0.7.3

测试代码

from transformers import AutoProcessor
from vllm import LLM, SamplingParams
from qwen_vl_utils import process_vision_info


class QwenVLModel:
    def __init__(self, model_path="./Qwen2.5-VL-7B-Instruct"):
        self.model_path = model_path

        self.llm = LLM(
            model=self.model_path,
            limit_mm_per_prompt={"image": 1, "video": 1},
            tensor_parallel_size=1,      # 设置为1以减少GPU内存使用
            gpu_memory_utilization=0.9,  # 控制GPU内存使用率
            max_model_len=2048,          # 限制最大序列长度
            # quantization="awq",        # 使用AWQ量化来减少内存使用
        )

        self.sampling_params = SamplingParams(
            temperature=0.1,
            top_p=0.001,
            repetition_penalty=1.05,
            max_tokens=512,
            stop_token_ids=[],
        )

        self.processor = AutoProcessor.from_pretrained(self.model_path)

    def generate(self, messages):
        prompt = self.processor.apply_chat_template(
            messages,
            tokenize=False,
            add_generation_prompt=True,
        )
        image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)

        mm_data = {}
        if image_inputs is not None:
            mm_data["image"] = image_inputs
        if video_inputs is not None:
            mm_data["video"] = video_inputs

        llm_inputs = {
            "prompt": prompt,
            "multi_modal_data": mm_data,
        }

        outputs = self.llm.generate([llm_inputs], sampling_params=self.sampling_params)
        return outputs[0].outputs[0].text


if __name__ == "__main__":
    from tqdm import tqdm
    img_path = "/home/xxx/xxx/workspace/Qwen2.5/test.jpg"  
    prompt_str = "提取图片中的关键信息(包含身份证号码)，输出的键值对尽量用中文输出，并以json形式输出"
    image_messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "image": img_path,
                    "min_pixels": 256 * 28 * 28,
                    "max_pixels": 1280 * 28 * 28,
                },
                {"type": "text", "text": prompt_str},
            ],
        },
    ]
    model = QwenVLModel()
    output_text = model.generate(image_messages)
    print(output_text)

输出结果：

{
    "银行名称": "招商银行",
    "卡号": "5236498888888888",
    "持卡人姓名": "XIAO ZHAO",
    "银行卡类型": "MasterCard"
}