vllm部署qwen2.5-vl-instruct
时间: 2025-04-07 15:07:51 AIGC 浏览: 139
### 部署 Qwen2.5-VL-Instruct 模型使用 VLLM 框架指南
#### 准备工作
为了成功部署 Qwen2.5-VL-Instruct 模型,需先安装并配置好必要的依赖环境。VLLM 是一种高效的推理框架,支持大规模语言模型的快速服务化[^1]。
#### 安装 VLLM 和其他必要工具
以下是设置开发环境所需的命令:
```bash
pip install vllm transformers torch
```
这些库分别用于加载模型权重、处理输入数据以及执行 GPU 加速计算操作[^2]。
#### 下载预训练模型文件
Qwen2.5-VL-Instruct 的具体版本可以从官方仓库获取。通常情况下,下载链接会提供详细的说明文档来指导用户完成这一过程。假设已经获得合法授权访问路径,则可以运行如下脚本自动拉取资源:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path/to/qwen2.5-vl-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
```
上述代码片段展示了如何利用 Hugging Face 提供的功能加载本地存储或者远程托管上的模型实例[^3]。
#### 启动 HTTP Server
通过定义 RESTful API 接口形式对外暴露服务能力是一种常见做法。下面给出了一种实现方式的例子:
```python
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import List
from vllm import LLM, SamplingParams
class InputData(BaseModel):
prompts: List[str]
app = FastAPI()
llm = LLM(model=model_name_or_path)
@app.post("/generate/")
def generate(input_data: InputData):
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
outputs = llm.generate(input_data.prompts, sampling_params=sampling_params)
results = []
for output in outputs:
results.append(output.outputs[0].text)
return {"results": results}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
此部分实现了基于 FastAPI 构建的服务端逻辑,并集成了 VLLM 中的核心组件以满足实时请求响应需求[^4]。
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