vllm部署Qwen2.5-VL

### 使用 vLLM 部署 Qwen2.5-VL 模型 #### 安装依赖库确保安装了最新版本的 `vllm` 库，这有助于利用其优化功能来加速模型推理过程。最低版本应为 0.4.0。 ```bash pip install "vllm>=0.4.0" ``` #### 启动 API 服务器启动基于 OpenAI API 的服务端点用于访问已加载的语言模型实例。此命令会自动处理模型权重文件的下载并初始化环境设置。 ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct ``` 上述命令中的参数指定了要加载的具体预训练模型名称，在这里选择了多模态指令微调版 (VL)，即 `Qwen2.5-VL-7B-Instruct`[^2]。 #### 获取更多资源和支持除了官方文档外，还可以参考魔搭社区提供的各种工具和接口来进行更深入的应用开发。例如，通过 ModelScope 平台可以直接在线试用不同变体的 Qwen2.5 模型，并获取最新的更新和技术支持[^3]。

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### 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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### 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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