【大模型实战】 Qwen2.5-7B大模型部署及使用推理教程(2025版最新最全教程安装)

1.前言

Qwen2.5-7B 是阿里云发布的大型语言模型,属于 Qwen2.5 系列的一部分。Qwen2.5-7B 以 Apache 2.0 开源协议开源,可以完全免费商用。它在 Hugging Face 上有多个版本可供下载,包括基座版本和指令微调版本。

技术规格 内 容
模型类型 因果语言模型
训练阶段 包括预训练和后训练
参数总量 7.61B(非嵌入层参数:6.53B)
注意力头数 28(Q)和 4(KV)

Qwen2.5-7B-Instruct 版本是专门为理解和执行指令而设计的,适合用于需要特定功能的应用,如问答、摘要、翻译等任务。它能够准确地解释用户命令,并以更高的准确性和一致性执行任务。

2.部署模型

(1)方法一:使用modelscope库获取

ModelScope 提供了便捷的 API 调用方式,适合在模型库中快速部署

pip install modelscope

使用 modelscope 库来下载 Qwen2.5-7B-Instruct 模型&#

<think>好的,我需要帮助用户了解如何在本地使用VLLM部署通义千问。首先,我需要查阅用户提供的引用内容,看看是否有相关的部署指南或参考资料。 用户提到了引用[2]和引用[3],其中引用[2]是关于在昇腾910B2服务器上部署Qwen2.5,而引用[3]是关于Qwen2-VL的本地部署实战。虽然VLLM未被直接提及,但VLLM通常用于加速大语言模型推理,可能和LightLLM有关联,因为引用[1]提到了LightLLM的高效调度和性能优势。不过用户明确询问的是VLLM,所以可能需要结合这些信息。 首先,我需要确认通义千问是否支持VLLM框架。VLLM是支持HuggingFace模型的,所以如果通义千问的模型权重是HuggingFace格式的,应该可以适配。然后,部署步骤通常包括环境准备、模型下载、配置调整、启动服务等环节。需要检查是否有依赖库需要安装,比如vllm、transformers等。此外,硬件方面可能需要NVIDIA GPU和CUDA支持,但用户提到的是昇腾910B2,这里可能存在兼容性问题,因为VLLM主要针对CUDA优化,昇腾芯片可能需要特定的适配,但用户的问题可能假设使用NVIDIA环境。 需要提醒用户注意硬件兼容性,如果使用昇腾芯片可能需要其他框架如LightLLM,如引用[1]所提。但用户明确问的是VLLM,所以还是以常规NVIDIA环境为例。接下来,步骤可能包括安装VLLM,下载模型,编写启动脚本。需要参考通义千问的官方文档是否有VLLM的示例,或者社区中的实践案例。另外,可能需要调整参数如tensor并行度、最大token数等。 另外,用户提供的引用[3]提到Qwen2-VL在文档理解方面的优势,如果用户需要视觉语言模型,可能需要额外的步骤,但问题主要聚焦于VLLM部署,可能以Qwen2.5为例。最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如性能优化、多GPU部署、兼容性问题等。</think>以下是在本地使用VLLM部署通义千问的详细指南: ### 一、部署准备 1. **硬件要求** - NVIDIA GPU(推荐RTX 3090/A100以上) - CUDA 11.8+环境(需与VLLM本匹配) 2. **环境依赖** ```bash conda create -n qwen_vllm python=3.9 conda activate qwen_vllm pip install vllm>=0.3.0 transformers>=4.37.0 ``` ### 二、模型获取 1. 从官方渠道下载模型权重: ```bash git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2.5-7B-Instruct.git ``` 或通过HuggingFace下载: ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct") ``` ### 三、VLLM启动配置 ```python # launch_vllm.py from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM( model="/path/to/Qwen2.5-7B-Instruct", tensor_parallel_size=2, # GPU数量 max_num_batched_tokens=4096, gpu_memory_utilization=0.9 ) sampling_params = SamplingParams( temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=512 ) ``` ### 四、启动API服务 ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /path/to/Qwen2.5-7B-Instruct \ --served-model-name Qwen2.5-7B \ --port 8000 \ --tensor-parallel-size 2 ``` ### 五、调用验证 ```python import openai client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1") response = client.chat.completions.create( model="Qwen2.5-7B", messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` ### 六、昇腾芯片注意事项 若使用昇腾910B2芯片(如引用[2]所述),需注意: 1. VLLM原生仅支持CUDA,昇腾部署需通过CANN工具链适配 2. 可考虑采用华为MindSpore框架或LightLLM(引用[1])替代方案
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