SamplingParamsimportuvicorn#使用modelscope,如果不设置该环境变量,将会从huggingface下载os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'app=FastAPI()llm=LLM(model="qwen/Qwen-7B-Chat",trust_remote_code=True)sampling
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就在大家议论纷纷之际，一个惊人的消息传出Qwen2.5-Omni在一次测试中，竟然“创作”出了一首感人至深的诗歌，甚至让一些专业诗人都自叹不如。这无疑给原本就火热的讨论又添了一把柴。支持者们更加兴奋，认为这证明了人工智能的无限潜力。而反对者们则更加警惕，担心人工智能最终会取代人类的创造力。好景不长。...
from vllmimportLLM, SamplingParams# 导入 vllm 库,用于加载和运行大型语言模型from transformersimportAutoTokenizer# 导入 transformers 库,用于加载 tokenizerif__name__=="__main__":model='/root/work/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B'# 指定模型名称或指定模型路径这里指定的是模型路径tokenizer=None# 初...
随着人工智能技术的飞速发展,大型预训练语言模型(LLM)如GPT-3、T5等已在多个领域展现出强大的能力。然而,这些模型巨大的计算量和内存需求使得其在实际应用中的推理速度成为一大挑战。为了解决这个问题,开源社区涌现出了许多轻量级、高效的模型,如QWEN-7B-CHAT和VLLM。本文将带领读者了解如何正确应用这些模型,实现推理加...
Reminder I have read the above rules and searched the existing issues. System Info 我双卡4090,我分别修改examples/inference下的llama3.yml和llama3_vllm.yml两个文件,修改成部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型,当我运行llama3.yml文件时,显存占用如下 比较正常
为了解决这个问题,本文将介绍一种基于qwen1.5-7b-chat与vllm(Vector Large Language Model)的推理加速方法,帮助读者更好地将开源模型应用到实际场景中。 一、选择合适的模型 首先,我们需要选择合适的模型。qwen1.5-7b-chat是一个基于Transformer的大型语言模型,具有强大的自然语言处理能力。而vllm则是一个向量化的语言...
Mac运行VLLM推理DeekSeek R1蒸馏Qwen7B演示, 视频播放量 2152、弹幕量 0、点赞数 24、投硬币枚数 3、收藏人数 37、转发人数 5, 视频作者 小工蚁创始人, 作者简介 小工蚁创始人 张文斌原土豆网第九个员工,土豆网技术总监,相关视频:
构建自托管的Qwen-7B-Chat系统，结合流行框架与高效算力云服务 在2022年底，ChatGPT引领AI应用热潮，激发了构建个性化LLM系统的兴趣。本文提供了一个实践指南，帮助你用Vllm、Langchain与FastAPI构建并部署Qwen-7B-Chat。你将学会如何选择合适的云实例以支持模型运行，配置环境，下载和测试模型，以及利用...
大模型RAG企业项目实战:手把手带你搭建一套完整的RAG系统,原理讲解+代码解析,草履虫都能学明白!LLM大模型_RAG_大模型微调_多模态 2.4万 17 18:59 App Qwen2-7B-微调-训练-评估 3.2万 2 01:45:31 App 【通义时间】如何让Qwen2.5-VL更好地看见这个世界? 2.2万 2 01:34:22 App 大模型微调实践:动手微...