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vllm部署qwen2.5-vl

时间: 2025-04-21 09:46:11 AIGC 浏览: 159

### 使用 VLLM 部署 Qwen2.5-VL 模型 #### 准备环境为了顺利部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型，需先安装并配置好Python开发环境以及必要的依赖库。确保已安装最新版本的`vllm`包[^2]。 ```bash pip install --upgrade vllm ``` #### 下载预训练模型获取官方发布的Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型文件，并将其放置于指定目录下以便后续加载使用。通常情况下可以从Hugging Face或其他公开资源站点下载这些模型权重[^1]。 #### 加载模型至内存编写脚本来初始化VLLM引擎实例并将目标模型加载到其中： ```python from vllm import LLM, SamplingParams # 创建LLM对象 model_path = "./path/to/qwen2.5-vl-7b-instruct" llm = LLM(model=model_path) # 设置采样参数 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) ``` #### 执行推理请求利用上述创建好的LLM实例来处理输入提示词(prompt)，从而获得由模型生成的结果回复： ```python prompt = "请描述一下今天的天气情况。" outputs = llm.generate([prompt], sampling_params=sampling_params) for output in outputs: print(output.outputs[0].text) ``` 通过以上步骤可以完成基于VLLM框架下的Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型部署工作。

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