vLLM代码推理Qwen2-VL多模态大模型(远程服务器V100解决方案，无需UI)

由于近期代码微调以及测试都是在远程服务器上，因此LLamafactory-cli webui 以及vLLM的ui均无法使用，因此不断寻求解决方案，我提供一个解决方案，LLamafactory微调完成的模型需要合并为一个完整模型后再使用vLLM进行代码推理测试微调模型的结果。

由于chat启动的终端互动模式均无法上传图像进行交互，因此需要代码或者参数来上传图像进行理解。

Vision Language — vLLM

 这个链接里有vLLM支持的多模态大模型不同的函数对prompt的处理

我在这里提供一个使用vLLM对Qwen2-VL的多模态图像理解的python代码

from vllm import LLM, SamplingParams
from PIL import Image

def run_qwen2_vl(questions: str, image_path: str):
    # 模型初始化配置
    llm = LLM(
        model="Qwen/Qwen2-VL-Lora_Sft",
        max_model_len=4096,
        max_num_seqs=5,
        dtype="half"
    )

    # 多模态数据加载
    image = Image.open(image_path)
    question = "What is the content of this image?"
    # 提示词构造
    prompt_template = [(
        "<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n"
        "<|im_start|>user\n<|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|>"
        f"{question}<|im_end|>\n"
        "<|im_start|>assistant\n") for question in questions]
    print(prompt_template[0])
    sampling_params = SamplingParams(
        max_tokens=1024,
        temperature=0.8,
        top_p=0.95,
        frequency_penalty=0.2,
        presence_penalty=0.3,
        stop=["<|im_end|>"]
    )
    # 生成请求
    outputs = llm.generate({
    "prompt": prompt_template[0],
    "multi_modal_data": {"image": image},
    }, sampling_params=sampling_params)

    # 结果解析
    return [output.outputs[0].text for output in outputs]

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    response = run_qwen2_vl(
        questions=["请使用中文描述下这个图像并给出中文诊断结果"],
        image_path="aaaa.jpg"
    )
    print("模型输出:", response[0])