5. 执行部署并验证结果 执行上述部署命令后,可以通过发送 HTTP 请求来验证模型是否部署成功。例如,使用 requests 库发送请求: python import requests import json url = 'http://localhost:8000/v1/chat/completions' data = { "model": "Qwen2-VL-7B-Instruct", "messages": [ {"role": "user", "conte...
使用vLLM部署 Qwen2-VL 模型 环境配置 pip install qwen-vl-utils pip install transformers pip install accelerate pip install vllm 启动vllm服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct --model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct 错误原因:vllm 版本不一致...
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-7B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 1. 2. 3. 4. 5. 然后在终端中输入python model_download.py执行下载,这里需要耐心等待一段时间直到模型下载完成。 代码准备...
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...
nohuppython -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct --model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct --limit-mm-per-prompt image=5 > ./logs/output.log 2>&1 & 重新启动服务: 多图请求成功: 输入格式问题
nohup python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct --model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct --limit-mm-per-prompt image=5 > ./logs/output.log 2>&1 & 重新启动服务: 多图请求成功: 输入格式问题