Xinference+Transformers+vLLM 部署qwen2.5-72B

加载预训练模型遇到transformers的问题 问题1: urllib.error.URLError: urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] 这是由于ssl验证的问题,在.py 文件的开头导入ssl包,创建默认验证: import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 问题2: ImportError: cannot import name ‘AutoModelWithHeads’ from ‘ 阅读详情
AI摘要

本文介绍使用Xinference部署qwen2.5-instruct-awq-72B-Int4时遇到的问题。涉及Linux环境下Xinference启动调试模式、模型下载错误、版本问题、显存不足等。还对比了Transformers和vLLM框架的响应速度,vLLM更快但对显卡要求更高。

在使用Xinference部署qwen2.5-instruct-awq-72B-Int4时遇到的问题

分别使用了Transformer和vLLM两种框架

1.LInux环境安装好Xinference后,可以使用--log-level debug启动xinference并且打开debug模式,方便跟踪问题。

xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9998 --log-level debug

通过上述界面可以选择模型下载。

2.RuntimeError: [address=192.168.80.41:40325, pid=4188716] Failed to download model 'qwen-chat' (size: 1_8, format: pytorch) after multiple retries

在下载模型的时候如果显示上面错误可能是因为huggingface源问题

打开debug记录显示是访问huggingface的时候网络连接错误,在xinference启动之前,先运行:

export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"

3.下载过程根据模型大小可能长达5个小时。

在启动下载好的模型后cannot import name 'shard_checkpoint' from 'transformers.modeling_utils' (/root/miniconda3/envs/xinferen

Ollama、vLLM和Xinference三个框架的介绍和基本使用 Ollama, vLLM 和 Xinference框架的介绍和使用 阅读详情

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