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vllm部署qwen2.5 VL

时间: 2025-02-25 18:02:04 AIGC 浏览: 213

### 使用 vLLM 部署 Qwen2.5 模型为了使用 vLLM 成功部署 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 模型，需遵循一系列配置指令来确保环境设置正确无误并能高效运行该模型[^1]。 #### 安装依赖库首先，安装必要的 Python 库对于准备开发环境至关重要。这可以通过执行如下 pip 命令完成： ```bash pip install vllm transformers torch ``` #### 下载预训练模型接着，利用 Hugging Face 或 ModelScope 平台提供的 API 接口下载所需的预训练模型文件。这里假设采用的是来自 Hugging Face 的接口方式： ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct", local_dir="./models/qwen2_5_vl_instruct") ``` #### 初始化 vLLM 模型实例创建一个基于所选框架（如 PyTorch）初始化的 vLLM 模型对象，并加载之前获取到的权重数据。下面是一个简单的例子展示如何操作： ```python import torch from vllm import LLM, SamplingParams # 加载已有的大语言模型 model_path = "./models/qwen2_5_vl_instruct" llm = LLM(model=model_path) # 设置采样参数 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) ``` #### 执行推理请求最后一步就是向已经构建好的服务端发送具体的文本输入序列来进行预测处理。可以借助于 RESTful API 或者 WebSocket 协议实现这一点；当然也可以直接调用本地方法测试效果： ```python output = llm.generate(["你好世界"], sampling_params=sampling_params) print(output[0].outputs[0].text) ``` 上述流程展示了怎样运用 vLLM 来快速搭建起支持 Qwen2.5 大规模多模态对话能力的应用程序。

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