多语言支持:为了服务全球用户,除英语和中文外,Qwen2-VL 现在还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。 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 ...
多语言支持:为了服务全球用户,除英语和中文外,Qwen2-VL 现在还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。 使用vLLM部署 Qwen2-VL 模型 环境配置 pipinstallqwen-vl-utils pipinstalltransformers pipinstallaccelerate pipinstallvllm 启动vllm服务 python -m vllm.entrypo...
多语言支持:为了服务全球用户,除英语和中文外,Qwen2-VL 现在还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。 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 vll...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-Chat", trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-Chat", device_map="cuda", trust_remote_code=True).eval() model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-Chat", trust_...
data ## 2.3命令行启动,使用本地图片,用这个data image_path1 = "1.jpg" image_path2 = "2.jpg" base64_image1 = encode_image(image_path1) base64_image2 = encode_image(image_path2) data = {"model": "Qwen2-VL-2B", "messages": [{"role": "system", "content": "You are Qwen, ...
docker 启动命令 : docker run --gpus all --ipc=host --network=host --rm --name qwen2 -p 7860:7860 -v /home/ubuntu/.cache/modelscope/hub/qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct:/model -it qwenllm/qwenvl:2-cu121 bash 环境变量设置: export VLLM_USE_TRITON_FLASH_ATTN=0 export VLLM_ATTENTION_BAC...
对于长期部署使用，用户可以选择一键开箱即用镜像，创建镜像后在指定路径下执行./run.sh即可启动。Qwen-VL-Chat在图像描述、复杂图表理解、文字识别等方面表现出色，尤其在Grounding能力上具有独特优势，能够根据用户语言描述在图像中准确框出指定区域。通过官方提供的调用demo，用户可以直观体验Qwen-VL-Chat在...
执行以下命令,基于vLLM模型推理框架部署Qwen1.5-4B-Chat模型的推理服务。 您可以将模型参数文件看作是一种特殊类型的数据集合,利用Arena提供的--data参数,将模型挂载到推理服务容器的指定位置。本文以挂载到/model/Qwen1.5-4B-Chat为例。--max_model_len设置了该模型最大可处理的Token长度,增大该配置项可获得更好...
考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在AutoDL平台准备了Qwen2的环境镜像,该镜像适用于该仓库除Qwen-GPTQ和vllm外的所有部署环境。点击下方链接并直接创建Autodl示例即可。 https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/Qwen2 模型下载 ...
步驟二:部署推理服務 大模型對顯存資源需求較高,因此在生產環境中,推薦您採用效能卓越的A10機型以確保最佳運行效果。若是出於測試目的,您可以選擇具備較高普及度和成本效益的T4機型,但T4的效能表現可能與A10存在較大差距。 執行以下命令,基於vLLM模型推理架構部署Qwen1.5-4B-Chat模型的...