Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的部署与使用
项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 文章详细介绍了Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507模型的部署与使用方法，包括Hugging Face Transformers集成、vLLM与SGLang部署指南、本地运行与API调用示例以及内存优化与性能调优建议。
Hugging Face Transformers 集成
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 是一个强大的开源语言模型，支持与 Hugging Face Transformers 无缝集成。通过 Transformers 库，用户可以轻松加载模型、进行推理和部署。本节将详细介绍如何将 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 集成到 Transformers 生态系统中，并提供代码示例和最佳实践。
1. 环境准备
在开始之前，请确保已安装最新版本的 transformers 库（版本 >= 4.51.0）。如果版本过低，可能会遇到 KeyError: 'qwen3_moe' 错误。
pip install transformers --upgrade
2. 加载模型和分词器
使用 AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer 可以轻松加载 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型和分词器。以下是一个完整的加载示例：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507"
# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
3. 模型推理
加载模型后，可以输入文本生成响应。以下是一个简单的推理示例：
prompt = "请介绍一下 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的特点。"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
# 应用聊天模板
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
)
# 准备输入
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
# 生成响应
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512
)
# 解码输出
output = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(output)
4. 部署选项
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 支持多种部署方式，包括：
使用 vLLM 部署
vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 \
--tensor-parallel-size 8 \
--max-model-len 262144
使用 SGLang 部署
python -m sglang.launch_server \
--model-path Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 \
--tp 8 \
--context-length 262144
5. 高级功能
工具调用
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 支持工具调用功能，可以通过 Qwen-Agent 库实现。以下是一个示例：
from qwen_agent.agents import Assistant
llm_cfg = {
"model": "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
"model_server": "http://localhost:8000/v1",
"api_key": "EMPTY",
}
tools = ["code_interpreter", "web_search"]
bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools)
messages = [{"role": "user", "content": "请搜索最新的 Qwen 相关新闻。"}]
for response in bot.run(messages=messages):
print(response)
超长上下文支持
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 支持长达 1M 的上下文。启用此功能需要修改配置文件并重新加载模型：
mv config.json config.json.bak
mv config_1m.json config.json
6. 性能优化
- 内存管理：使用
device_map="auto"自动分配 GPU 内存。 - 批处理：通过调整
max_num_batched_tokens参数优化推理速度。 - 稀疏注意力：启用
Dual Chunk Attention以提升长上下文处理效率。
7. 常见问题
- OOM 错误：减少
max_model_len或增加tensor_parallel_size。 - 版本兼容性：确保
transformers版本 >= 4.51.0。
通过以上步骤，用户可以轻松将 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 集成到 Hugging Face Transformers 生态系统中，并充分利用其强大的功能。
vLLM 与 SGLang 部署指南
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 是一个功能强大的语言模型，支持高达 1M 的上下文长度。为了充分发挥其性能，可以使用 vLLM 或 SGLang 进行高效部署。以下是详细的部署指南。
1. 准备工作
在部署之前，确保满足以下条件：
- 硬件要求：至少 8 个 GPU（如 A100 80GB），总显存需求约为 1000 GB。
- 软件依赖：
- Python 3.8+
- PyTorch 2.0+
transformers>=4.51.0vllm>=0.8.5或sglang>=0.4.6.post1
2. 下载模型
使用以下命令下载模型：
export MODELNAME=Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
huggingface-cli download Qwen/${MODELNAME} --local-dir ${MODELNAME}
3. 配置模型
如果需要支持 1M 上下文长度，替换配置文件：
mv ${MODELNAME}/config.json ${MODELNAME}/config.json.bak
mv ${MODELNAME}/config_1m.json ${MODELNAME}/config.json
4. 使用 vLLM 部署
安装 vLLM
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
pip install -e .
启动服务
VLLM_ATTENTION_BACKEND=DUAL_CHUNK_FLASH_ATTN VLLM_USE_V1=0 \
vllm serve ./Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 \
--tensor-parallel-size 8 \
--max-model-len 1010000 \
--enable-chunked-prefill \
--max-num-batched-tokens 131072 \
--enforce-eager \
--max-num-seqs 1 \
--gpu-memory-utilization 0.85
关键参数说明
| 参数 | 说明 |
|---|---|
VLLM_ATTENTION_BACKEND=DUAL_CHUNK_FLASH_ATTN | 启用双分块注意力机制 |
--max-model-len 1010000 | 设置最大上下文长度为 1M |
--enable-chunked-prefill | 启用分块预填充以避免 OOM |
--max-num-batched-tokens 131072 | 控制预填充批次大小 |
5. 使用 SGLang 部署
安装 SGLang
git clone https://github.com/sgl-project/sglang.git
cd sglang
pip install -e "python[all]"
启动服务
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path ./Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 \
--context-length 1010000 \
--mem-frac 0.75 \
--attention-backend dual_chunk_flash_attn \
--tp 8 \
--chunked-prefill-size 131072
关键参数说明
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--attention-backend dual_chunk_flash_attn | 启用双分块注意力机制 |
--context-length 1010000 | 设置最大上下文长度为 1M |
--mem-frac 0.75 | 显存利用率设置为 75% |
6. 测试服务
使用以下 Python 代码测试服务是否正常运行：
import requests
response = requests.post(
"http://localhost:8000/v1/completions",
json={
"model": "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
"prompt": "介绍一下 Qwen3 模型的特点",
"max_tokens": 100
}
)
print(response.json())
7. 常见问题
问题 1：显存不足
- 解决方案：降低
--max-model-len或--context-length，或增加--tensor-parallel-size。
问题 2：预填充速度慢
- 解决方案：调整
--max-num-batched-tokens或--chunked-prefill-size。
通过以上步骤，您可以高效部署 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型，并充分利用其强大的性能。
本地运行与 API 调用示例
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 是一个强大的语言模型，支持本地运行和 API 调用。本节将详细介绍如何通过本地部署和 API 调用来使用该模型，并提供具体的代码示例和配置说明。
本地运行
环境准备
在本地运行 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 之前，需要确保满足以下硬件和软件要求：
- 硬件要求：至少 8 张 GPU（推荐 A100 80GB 或更高性能显卡）。
- 软件依赖：
- Python 3.8 或更高版本。
- PyTorch 2.0 或更高版本。
- Transformers 库（版本 >= 4.51.0）。
- CUDA 11.8 或更高版本。
安装依赖
运行以下命令安装必要的依赖：
pip install torch transformers sentencepiece accelerate
加载模型
以下代码展示了如何加载模型并进行本地推理：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
prompt = "介绍一下 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的主要特点。"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=1024
)
output = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(output)
运行结果
运行上述代码后，模型会生成对提示的响应，输出内容将包含 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的主要特点。
API 调用示例
除了本地运行，还可以通过 API 调用 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。以下是使用 vLLM 和 SGLang 部署 API 服务的步骤。
使用 vLLM 部署
- 安装 vLLM：
pip install vllm
- 启动 API 服务：
vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144
- 调用 API：
import requests
url = "http://localhost:8000/v1/completions"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {
"model": "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
"prompt": "介绍一下 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的主要特点。",
"max_tokens": 1024
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())
使用 SGLang 部署
- 安装 SGLang：
pip install sglang
- 启动 API 服务：
python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 --tp 8 --context-length 262144
- 调用 API：
import requests
url = "http://localhost:30000/v1/chat/completions"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {
"model": "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
"messages": [{"role": "user", "content": "介绍一下 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的主要特点。"}],
"max_tokens": 1024
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())
性能优化
为了提升推理性能，可以调整以下参数：
max_model_len：控制最大上下文长度。tensor_parallel_size：设置 GPU 并行数量。gpu_memory_utilization：调整 GPU 内存利用率。
通过以上步骤，可以轻松实现 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的本地运行和 API 调用。
内存优化与性能调优建议
在部署和使用Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507时，内存优化与性能调优是确保模型高效运行的关键。本节将提供一系列实用的建议，帮助您最大化利用硬件资源，提升模型的推理速度和稳定性。
1. 内存优化策略
1.1 模型分片加载
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507是一个参数量庞大的模型，直接加载到内存中可能会导致内存不足。通过分片加载技术，可以按需加载模型的部分权重，从而减少内存占用。
# 示例代码：分片加载模型
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
device_map="auto", # 自动分片加载
low_cpu_mem_usage=True # 减少CPU内存占用
)
1.2 使用混合精度训练
混合精度训练（如FP16或BF16）可以显著减少显存占用，同时保持模型的推理精度。以下是启用混合精度训练的示例：
# 示例代码：启用混合精度训练
import torch
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
torch_dtype=torch.float16 # 使用FP16
)
1.3 内存映射技术
通过内存映射（Memory Mapping）技术，可以将模型权重存储在磁盘上，仅在需要时加载到内存中。这种方法特别适合显存有限的设备。
2. 性能调优建议
2.1 批处理优化
通过增加批处理大小（Batch Size），可以充分利用GPU的并行计算能力。但需注意避免因批处理过大导致显存溢出。
# 示例代码：设置批处理大小
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hf_mirrors/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507")
inputs = tokenizer(["输入文本1", "输入文本2"], return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50, num_beams=5)
2.2 使用缓存机制
启用键值缓存（KV Cache）可以避免重复计算，显著提升推理速度。以下是启用缓存的示例：
# 示例代码：启用键值缓存
outputs = model.generate(
**inputs,
use_cache=True, # 启用缓存
max_length=100
)
2.3 硬件资源分配
合理分配CPU和GPU资源，避免资源争抢。例如，可以将数据预处理任务分配给CPU，模型推理任务分配给GPU。
3. 监控与调试工具
3.1 内存监控
使用工具（如nvidia-smi或psutil）实时监控内存和显存使用情况，及时发现瓶颈。
# 示例命令：监控显存使用
nvidia-smi -l 1 # 每秒刷新一次显存状态
3.2 性能分析
通过性能分析工具（如PyTorch Profiler）定位性能瓶颈，优化计算密集型操作。
# 示例代码：使用PyTorch Profiler
with torch.profiler.profile(
activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA]
) as prof:
outputs = model.generate(**inputs)
print(prof.key_averages().table())
4. 总结
通过分片加载、混合精度训练、批处理优化和缓存机制等技术，可以显著提升Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507的内存利用率和推理性能。结合监控工具，持续优化模型运行效率。
总结
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507是一个功能强大的开源语言模型，支持多种部署方式和优化策略。通过本文介绍的步骤和建议，用户可以高效地部署和使用该模型，充分发挥其性能优势。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
