前言: 由于vllm更新后,在我的本机16g显存gpu上部署qwen2.5-7b-chat-int4爆oom,特此记录临时解决方案,以及和老版0.6.3上面的对比 qwen2.5-7b-chat-int4地址:通义千问2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4量化 问题:qwen2.5-7b-chat-int4使用vlim sever默认参数启动oom 修改方案: llm_path=./model/qwen2.5-7b-int4...
启动 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 vllm serve /home/aibot/models/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --host 192.168.0.130 --port 8811 --tensor_parallel_size 4 --gpu-memory-utilization 0.5 --max-num-seqs 4 --max-model-len 8192 --enforce-eager --tensor_parallel_size 4 #表示使用4张卡 --gpu-mem...
近日,基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型进行微调训练后,需要将其进行部署,以执行推理任务。 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是一个基于Qwen架构的蒸馏模型,参数量为70亿,适用于多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。然而,大模型的推理通常面临内存占用高、计算效率低的问题。 vLLM作为一个高效的大模型推理...
一些教育工作者设想用它来开发更智能的教学工具，客服人员则期待它能提升服务效率。表面Qwen2.5-Omni似乎完美无缺，但仔细问题也不少。7B的参数规模虽然号称“小尺寸”，但对于普通用户来说，部署和运行仍然有一定门槛。虽然官方提供了各种Demo和体验渠道，但实际效果如何，还需要更多用户反馈。一些网友吐槽，模型的反应...
2、安装vllm模块 3、启动模型 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 /root/vendor/Python3.10.12/bin/python3.10 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --host 0.0.0.0 --port 25010 --served-model-name mymodel --model //root/qwen2.5/qwen2.5-coder-7b-instruct/ --tensor-parallel-size 2 --max-model-len ...
1 + # 04-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B vLLM 部署调用 2 + 3 + ## **vLLM 简介** 4 + 5 + `vLLM` 框架是一个高效的大语言模型**推理和部署服务系统**,具备以下特性: 6 + 7 + - **高效的内存管理**:通过 `PagedAttention` 算法,`vLLM` 实现了对 `KV` 缓存的高效管理,减少了...
vLLM部署 测试原始方式(使用 hunggingface 的 transformers 库)的速度: python benchmark_throughput.py \ --model /root/autodl-tmp/qwen/Qwen1.5-7B-Chat \ --backend hf \ --input-len 64 \ --output-len 128 \ --num-prompts 25 \ --seed 2024 \ --dtype float16 --h
vllm serve /root/.cache/modelscope/hub/Qwen/Qwen2.5 - 7B - Instruct --served-model-name Qwen2___5 - 7B - Instruct --max-model-len=16384 --dtype bfloat16 --pipeline-parallel-size 2 --use-v2-block-manager --port 8000 在这条命令中,我们仔细地指定了Qwen2.5模型的路径,赋予服务端展示的...
对于本教程来说,vLLM目前支持Qwen 7B Chat的Int4量化版本(经过测试,截止到教程发布前不支持Int8量化),该版本最小运行显存为7GB,所以可以在类似3060这样显存>=8GB的显卡上运行。如果需要使用半精度推理,那么至少需要16.5GB显存,那么运行它就需要3090这样大显存的卡了。