model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-Chat", trust_remote_code=True) 在执行完上述代码后,tokenizer将对应Qwen-VL-Chat使用的分词器,而model将对应Qwen-VL-Chat的模型。tokenizer用于对图文混排输入进行分词和预处理,而model则是Qwen-VL-Chat模型本身。 使用Qwen-VL-Chat ...
1. 理解vllm和qwen vllm:vllm(Versatile Large Language Model)是一个高效易用的大语言模型推理服务框架,支持多种常见的大语言模型,包括qwen。它通过一系列优化技术(如PagedAttention、动态批量推理、模型量化等)来提高推理效率。 qwen:qwen(通义千问)是阿里云基于Transformer结构研发的大语言模型,拥有多个参数级别的...
# export VLLM_INSTALL_PUNICA_KERNELS=1 # optionally build for multi-LoRA capability pip install -e . # This may take 5-10 minutes. 需要本地编译,适用于网络受限环境。 二、推理测试 2.1离线批量推理 使用vLLM为一批input prompts生成结果 从vLLM导入LLM和SamplingParams类 fromvllmimportLLM,SamplingPara...
qwen-vllm 千问官方部署文档 离线推理vllm_wrapper.py实现参考了Qwen官方实现 在线推理vllm_server.py和vllm_client.py实现参考了vLLM官方实现-异步服务端、vLLM官方实现-异步客户端 核心技术原理 本项目旨在探索生产环境下的高并发推理服务端搭建方法,核心工作非常清晰,边角细节没有投入太多精力,希望对大家有帮助 ...
原文地址:https://alphahinex.github.io/2024/12/22/vllm-multi-node-inference/ description: "本文记录了在两台机器,每台机器一块 Tesla T4 显卡的环境下,使用 vLLM 部署 Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 模型的过程及遇到的问题,供类似环境使用 vLLM 进行多节点多卡推理参考。" ...
vllm.yaml如下: model_name_or_path: '/model_cache/qwen2_5-72b-mip-gptq-v1' template: qwen vllm_maxlen: 8000 infer_backend: vllm vllm_enforce_eager: false vllm_gpu_util: 0.85运行CUDA_VISIBLE_DEVICES=3,4 API_PORT=9001 nohup llamafactory-cli api vllm.yaml > vllm.log 2>&1 &...
Qwen-VL-Chat是一种通用多模态大规模语言模型，适用于多种视觉语言任务。近期更新的vl plus max版本在能力上取得了显著提升，尽管该版本不再开源，但提供了免费的token。用户可以通过在阿里云生成key并利用comfyui插件免费试用。Qwen-VL-Chat的插件地址为github.com/ZHO-ZHO-ZHO/...，用户可以访问此链...
vllm 官方也没有 聊天模板找不到 不过可以通过指定stop 入参 '<|im_start|>' 解决 2 推理部署qwen1.5系列模型 vllm 推理自动加载了模型里面默认的chat-template "chat_template":"{% for message in messages %}{% if loop.first and messages[0]['role'] != 'system' %}{{ '<|im_start|>system...
本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为T4和A10卡为例,演示如何在ACK中使用vLLM(Versatile Large Language Model)框架部署通义千问(Qwen)模型推理服务。 背景信息 Qwen1.5-4B-Chat Qwen1.5-4B-Chat是阿里云基于Transformer大语言模型研发的40亿参数模型,模型在超大规模的预训练数据(预训练数据类型多样且覆盖广泛,包括...
今天,刚好借 Qwen2.5 的东风,实测 Ollma//vLLM 本地部署大模型,到底该怎么选? 1. Qwen2.5 有哪些亮点 模型规模多元:分别为0.5/1.5/7/14/32/72B,分base和instruct两个版本。 海量训练数据:训练数据总量高达18T个token,具备强大的知识储备。 指令遵循出色:实测结构化输出(如json)遵循不错,其它指令遵循待测试...