ubuntu部署qwen
时间: 2025-04-27 09:18:44 浏览: 56
### Ubuntu 上部署 Qwen 模型
#### 准备工作
为了顺利部署Qwen模型,在Ubuntu 20.04环境中,建议先创建一个新的Python虚拟环境以隔离不同项目的依赖关系。通过Conda工具可以方便地管理这些环境。
```bash
conda create -n qwen_env python=3.10
conda activate qwen_env
```
这一步骤有助于避免版本冲突并保持系统的整洁[^2]。
#### Python 环境配置与依赖安装
进入新激活的虚拟环境后,需确保所有必要的Python包都已就绪:
```bash
pip install wheel setuptools
pip install -r requirements.txt
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com/
```
这里`requirements.txt`文件应包含运行Qwen所需的所有第三方库列表;而设置`HF_ENDPOINT`环境变量则用于加速从Hugging Face下载资源的速度。
#### 下载预训练模型
接下来是从Hugging Face平台获取特定版本的Qwen大模型实例:
```bash
huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks=False \
Qwen/Qwen-1.5-0.5B-Chat --local-dir=./Qwen1.5-0.5B-Chat
```
此命令会将指定的大规模语言模型保存到本地目录下以便后续处理。
#### 模型转换优化
对于希望利用OpenVINO进行推理的应用场景来说,还需要执行额外的转换操作来适配目标硬件特性:
```bash
python convert.py --model_id=./Qwen1.5-0.5B-Chat --precision=int4 \
--output=./Qwen1.5-0.5B-Chat-ov
```
上述脚本负责将以PyTorch格式存储的原始权重参数转化为更适合高效计算的形式。
#### 解决潜在问题
如果遇到因某些软件包不兼容而导致的问题,可以通过强制重新安装较低版次的方式来绕过障碍:
```bash
pip install "typing-extensions<5,>=4.11" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U --force-reinstall
```
这条指令特别适用于修复由于高版本`typing_extensions`引发的功能异常情况[^3]。
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