通义千问Qwen-VL-Chat大模型本地部署(一)


前言

        人工智能大模型是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容,通常情况下有数十亿乃至数百亿个参数,可以在不同的领域和任务中表现出智能拟人的效果。

        现在大模型火的不行,项目中如果没有大模型好像都缺少点啥?没办法要跟着时代进步,最近研究了一下开源的通义千问大模型,翻阅了大量文档,记录一下使用心得。我使用的是通义千问Qwen-VL-Chat多模态模型。LLM模型可以通过Ollama下载官网最新推出的Qwen2模型,网上教程很多比较简单,但我们怎么可能仅仅只用聊天,必须得上多模态,Ollama的多模态模型很少,并且尝试过效果都不好,最后盯上modelScope上的Qwen-VL-Chat多模态,官网提供了modelScope和transformers两种途径获取模型,本人都尝试了下最终选择了modelScope,官网也推荐使用modelScope,第一modelScope不需要搭梯子,第二下载Qwen-VL-Chat源码后运行transformers会报错,源码中transformers版本为4.32.0,需要升级到更高版本才能正常运行,modelScope不需要进行其它包的升级。

        

环境准备

       硬件:  本人使用的是window10系统,电脑为工作站内存,显存不需要考虑,正常情况下16G内存,6G显存能跑低7亿参数的模型。

        软件: Anconda、Pytorch、Python、cuda(有GPU的考虑)主要用到这3个,其它包稍后说明。版本之间要按照官网上的说明来寻找适合的版本。我使用的版本如下:

        Anconda:23.3.1;

        Pytorch:2.0.1;

        Python:3.10;

        cuda:11.7;

软件安装

        开源项目最大的麻烦就是环境问题,安装错误会报一堆问题,还无从查找。网上有很多使用docker安装的,这里我使用的是conda安装的Python虚拟环境。

        Anconda下载:清华大学开源软件镜像站点

        网上搜一下conda和python3.10版本对应名称下载,安装的话除了指定安装位置外其它的都是next就好了,conda内置了python版本无需再安装一次python。

安装程序结束后需要配置conda的环境变量。

        在系统变量的path中添加以下五个自己安装的conda的对应文件夹位置的变量然后 win+r 输入cmd 查看是否安装成功。

### 通义2.5VL本地部署指南 对于希望在本地环境中运行通义2.5VL模型的开发者而言,官方提供了详细的安装指导文档[^1]。通常情况下,部署过程涉及环境准备、依赖项安装以及配置文件调整等多个方面。 #### 环境需求 为了确保顺利部署,建议使用Linux或macOS操作系统作为目标平台。Windows用户可以通过WSL(Windows Subsystem for Linux)来创建兼容环境。最低硬件要求包括至少32GB RAM和NVIDIA GPU支持CUDA计算能力。 #### 安装步骤概览 通过命令行工具执行以下操作可以完成基本设置: ```bash git clone https://github.com/QwenCommunity/qwen.git cd qwen pip install -r requirements.txt ``` 上述指令会下载项目源码并安装必要的Python库包以满足运行条件。 #### 配置与启动服务 针对具体应用场景可能还需要进步定制化参数设定,在`config.yaml`中修改相应选项后保存更改。之后利用如下脚本启动HTTP API服务器: ```python from qwen.serving import app if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 此时应该可以在浏览器地址栏输入http://localhost:8080访到已上线的服务接口。 #### 测试连接 最后步是验证整个系统的可用性,可借助curl或其他RESTful客户端发送请求测试对话功能是否正常工作: ```bash curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}' ``` 如果切无误,则表明成功实现了通义2.5VL于个人计算机上的私有化部署
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