vllm部署qwen2-14
时间: 2025-03-26 19:33:58 AIGC 浏览: 90
### 使用 VLLM 部署 Qwen2-14 模型
#### 准备环境
为了成功部署 Qwen2-14 模型,需先准备合适的运行环境。这通常涉及安装必要的依赖库以及配置硬件资源。
对于 Python 环境设置,推荐使用虚拟环境来管理项目依赖项。可以利用 `pip` 或者 `conda` 来创建并激活一个新的工作区[^1]。
```bash
# 创建并激活 conda 虚拟环境 (可选)
conda create -n qwen_env python=3.8
conda activate qwen_env
```
接着按照官方文档说明完成 vLLM 及其所需组件的安装:
```bash
pip install vllm
```
#### 下载预训练模型
获取 Qwen2-14 的权重文件有两种方式:通过 ModelScope SDK 进行自动化下载;或是手动克隆仓库到本地路径下。这里展示两种方法的具体操作命令[^2]。
##### 方法一:ModelScope SDK 自动化下载
此法更为简便快捷,只需几行代码即可实现目标。
```python
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-14', cache_dir='/path/to/your/model/dir/')
print(f"Model downloaded to {model_dir}")
```
##### 方法二:Git 手动克隆
如果偏好直接从源码控制平台拉取最新版本,则可以选择这种方式。
```bash
git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-14.git /path/to/your/model/repo/
cd /path/to/your/model/repo/
```
#### 构建 Docker 容器(可选)
考虑到不同操作系统间的兼容性和隔离性问题,建议采用容器技术如 Docker 封装整个应用栈。下面给出一个简单的 Dockerfile 示例用于构建自定义镜像。
```dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.7.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install --upgrade pip && \
pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "main.py"]
```
#### 启动服务端口监听
最后一步是在服务器上启动 RESTful API 服务以便接收外部请求调用推理接口。假设已经完成了上述准备工作,那么只需要执行如下指令就可以让应用程序在线提供预测功能了。
```bash
python app.py --host 0.0.0.0 --port 8080
```
以上就是基于 vLLM 平台快速搭建起一套完整的 Qwen2-14 文本生成系统的全过程介绍。
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