vllm部署千问大模型
时间: 2025-01-17 15:57:10 浏览: 206
### 使用vLLM框架部署阿里云千问大模型
为了使大模型能够更好地服务于实际应用场景,通过vLLM框架来部署阿里云千问大模型是一个高效的选择。下面介绍具体方法:
#### 准备工作
确保环境已经安装并配置好了Python以及必要的依赖库。对于特定版本的要求,请参照官方文档说明。
#### 获取预训练模型权重文件
访问ModelScope平台上的指定页面获取最新发布的通义千问系列模型权重文件[^3]。下载完成后将其放置于本地服务器适当位置以便后续加载使用。
#### 安装vLLM及相关组件
按照官方指南完成vLLM及其所需其他软件包的安装过程。这通常涉及pip命令或其他类似的工具来进行操作。
```bash
pip install vllm
```
#### 编写启动脚本
创建一个新的Python脚本来初始化和运行基于vLLM的大规模语言模型服务端程序。此部分代码展示了基本结构:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
from vllm import LLMEngine
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_qwen_model") # 替换为实际路径
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_qwen_model")
engine_config = {
'dtype': "float16", # 数据类型设置
'tensor_parallel_size': 8, # 并行度设定
}
llm_engine = LLMEngine(model=model, tokenizer=tokenizer, **engine_config)
if __name__ == "__main__":
llm_engine.run()
```
上述代码片段实现了对通义千问模型实例化,并设置了相应的参数选项以优化性能表现[^2]。
#### 启动API接口供外部调用
当一切准备就绪之后,可以通过HTTP RESTful API的形式对外开放预测功能给前端应用或者其他微服务架构中的模块调用。这部分涉及到Flask/Django等Web框架的应用开发技巧,在这里不做过多展开描述。
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