modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --local_dir ./Qwen2.5-VL-7B-Instruct 2、安装环境 主要是安装vllm和flash-attn 2.1 安装vllm较为简单 pip install vllm==0.7.2 pip install vllm==0.7.2 --index-url https:/
当前vllm 需要 CUDA 版本是 12.1,请搜索 CUDA 12.1,在英文官网选择对应系统的 run 后缀下载命令,安装指引安装即可。最终你还需要配置环境变量:(在 .bashrc 文件添加如下内容,最终运行 source ~/.bashrc 激活环境变量) export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/binexport LD_LIBRARY_PATH...
我们可以使用vLLM对merge后的checkpoint进行推理加速: # 直接推理 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 swift infer \ --ckpt_dir output/qwen2-vl-72b-instruct/vx-xxx/checkpoint-xxx \ --load_dataset_config true # merge-lora并使用vLLM进行推理加速 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 swift export \ --ckpt_dir output/...
我们可以使用vLLM对merge后的checkpoint进行推理加速: # 直接推理 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 swift infer \ --ckpt_dir output/qwen2-vl-72b-instruct/vx-xxx/checkpoint-xxx \ --load_dataset_config true # merge-lora并使用vLLM进行推理加速 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 swift export \ --ckpt_dir output/...
Qwen3 blog中还贴心给到了部署建议，对于部署，建议使用SGLang和vLLM这样的框架。对于本地使用，强烈建议使用Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp和KTransformers等工具。昨晚，国内外一大批关注开源的开发者们，熬夜苦等到凌晨，只为了这句话——终于等到了！Qwen3特性亮点：混合推理模型、双模式按需切换、MCP支持全面...
选用 7B 的原因有三：一是推理速度快；二是部署成本相对较低；三是在兼顾性能和速度方面，它比较适合我们的某些特定任务。至于为什么选 Qwen 模型，主要有以下几点考虑：生态系统成熟度与稳定性： Qwen 的生态相对完善和稳定，包括推理框架（如 vLLM， SGLang 等很早就适配）、微调工具链以及其他配套设施。相比之下...
vLLM作为一个高效的大模型推理框架,通过其创新的PagedAttention机制,能够显著提升推理性能,是部署此类大模型的理想选择。 vLLM 概述 vLLM是一个高效、灵活且易于使用的大语言模型(LLM)推理和服务框架,专注于优化大规模语言模型的推理性能。 vLLM是一个专注于大语言模型推理的高性能框架,通过创新的PagedAttention 机制...
生态系统成熟度与稳定性: Qwen 的生态相对完善和稳定,包括推理框架(如 vLLM, SGLang 等很早就适配)、微调工具链以及其他配套设施。相比之下,有些模型(比如 DeepSeek 的早期大参数版本)生态成熟和稳定使用可能需要更长时间。 技术能力与业务契合度: 我们做的是情感陪伴、泛心理相关的业务,主要面向国内用户。 首先排...
生态系统成熟度与稳定性: Qwen 的生态相对完善和稳定,包括推理框架(如 vLLM, SGLang 等很早就适配)、微调工具链以及其他配套设施。相比之下,有些模型(比如 DeepSeek 的早期大参数版本)生态成熟和稳定使用可能需要更长时间。 技术能力与业务契合度: 我们做的是情感陪伴、泛心理相关的业务,主要面向国内用户。
EmbeddedLLM(@giffmana):大型多模态模型迎来了重要的一个月!Qwen2-VL、Pixtral已经发布,Llama 3-V也即将推出。LMMs正处于舞台中央!🌟 🔥 vLLM:您的LMMs最终推理引擎! ✅ 现在支持:BLIP-2、Chameleon、Fuyu、InternVL2、LLaVA家族、MiniCPM-V、PaliGemma、Phi-Vision、Qwen-VL、Qwen2-VL、Ultravox、Pixtral...