这会在当前目录中创建一个Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4目录用于保存模型的权重。如果下载过程中出现问题,会自动恢复。 启动服务 使用以下命令启动服务: vllm serve ./Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 \ --tensor-parallel-size 2 \ --host 127.0.0.1 \ --port 6006 \ --served-model-name Qwen2-72B-Ins...
因尝试4090+2080ti混合部署,没有成功,所以只尝试分开部署, 首次执行命令,会从hf/modelscope下载模型,需要一定时间。 exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0vllm serve Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --dtype auto --api-key token-abc123 --max_model_len=8000--gpu_memory_utilization=0.98 --cpu-offload-...
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)returnoutputsif__name__ =="__main__":# 初始化 vLLM 推理引擎model='/mnt/soft/models/qwen/Qwen2-72B-Instruct'# 指定模型路径# model="qwen/Qwen2-7B-Instruct" # 指定模型名称,自动下载模型tokenizer =None# 加载分词器后传入vLLM 模型,但不是必要...
目前的开源生态已经非常成熟了,vLLM这样的工具能够轻松实现对大模型的快速部署,工作效率上大大提升 五、References 官网资源等信息 权重文件下载不完全 在本次部署过程中,碰到了下载模型权重文件不完整的情况,导致通过vLLM部署不起来,可以通过Linux的命令sha256sum工具来对模型权重文件进行检查,对比网站上的模型权重文件...
vLLM:0.5.0 cuda: 12.2 模型:QWen2-72B-Instruct 三、安装步骤 1、安装Conda Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,旨在简化软件包的安装、配置和使用 对于Python环境的部署,能够非常方便的切换环境。 可以通过conda官网链接下载安装:https://www.anaconda.com/download#downloads ...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct --model /data1/MLLM/qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --tensor-parallel-size 8 --gpu-memory-utilization 0.8 --cpu-offload-gb 10 --port 5001 --host 0.0.0.0 --quantization gptq ValueError: The...
出现同样的问题,使用qwen2-72b-instruct模型,bf16/awq/gptq int4 int8 均有该问题,输入为长文本(多轮对话,尤其重复问题问多遍)或者极短文本(如vllm测试脚本,只有开始两个字)均非常容易激发这个问题,使用transformer/vllm/lmdeploy推理都会出现。使用默认生成参数,微调频率惩罚、重复惩罚也没有任何改善。如需要,...
模型部署分成镜像部署以及processor部署两种。 镜像部署内细分普通服务和ai-web应用两种,http服务的框架可自行选择,最近比较主流的基于python的vllm,fastapi或者是java,c++的主流框架均可 processor部署,一方面预置了常见的开源深度学习框架(如tf,pytorch等)只需提供模型文件即可,一方面eas也提供了基于c++自主开发的allspark推...
本地一键部署Qwen2-VL系列全模型,包括Qwen2-VL-2B 、7B、72B模型。该模型是视觉多模态。Qwen2-VL能够理解超过20分钟的视频,用于高质量的基于视频的问题回答、对话、内容创作等。本地一键下载链接: 网盘下载:https://pan.baidu.com/s/1lp8UOJtzRqDx7O5GvqD75g 提取码: juh
此外,Qwen1.5 支持了例如 vLLM、SGLang、AutoGPTQ 等框架对Qwen1.5的支持。Qwen1.5 显著提升了聊天模型与人类偏好的一致性,并且改善了它们的多语言能力。所有模型提供了统一的上下文长度支持,支持 32K 上下文, 基础语言模型的质量也有所改进。 图:基于Optimum-intel与OpenVINO™部署生成式AI模型流程...