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-...
speculative_config=None, tokenizer='/home/ubuntu/Projects_ubuntu/Qwen2-7B-Instruct', skip_tokenizer_init=False, tokenizer_mode=auto, revision=None, rope_scaling=None, rope_theta=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_
openai兼容api 模式运行qwen2 使用modelscope 进行模型的下载 配置modelscope exportVLLM_USE_MODELSCOPE=True 运行qwen2 7b 模式 相对比较慢,所以推荐配置上边的东西,同时会进行模型的下载,模型都比较大 python-mvllm.entrypoints.openai.api_server \ --modelqwen/Qwen2-7B-Instruct \ --host0.0.0.0 \ --port...
能够操作手机和机器人的视觉智能体:借助复杂推理和决策的能力,Qwen2-VL 可集成到手机、机器人等设备,根据视觉环境和文字指令进行自动操作。 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。
QWen1.5是Qwen2模型的测试版本,基于转换器架构的纯解码器语言模型,具有出色的多语言支持和聊天能力。为了提升QWen1.5模型的推理速度和应用性能,我们可以将其与LangChain和vLLM进行集成。 集成步骤 环境准备 安装LangChain和vLLM相关依赖。 下载并配置QWen1.5模型。 配置LangChain 使用LangChain的PromptTemplate和LLMChain组...
刚刚写完【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战 ,阿里Qwen就推出了Qwen2,相较于Qwen1.5中0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B、110B等8个Dense模型以及1个14B(A2.7B)MoE模型共计9个模型,Qwen2包含了0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B共计5个尺寸模型。从尺寸上来讲,最关键的就是推出了57B-A14B这...
openai兼容api 模式运行qwen2 使用modelscope 进行模型的下载 配置modelscope export VLLM_USE_MODELSCOPE=True 1. 运行qwen2 7b 模式 相对比较慢,所以推荐配置上边的东西,同时会进行模型的下载,模型都比较大 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ ...
单卡部署是Qwen2-VL模型最基础的部署方式,适用于资源有限的环境。在这种部署模式下,模型的所有计算任务都在单个GPU上完成。为了确保高效的运行,可以采取以下策略: 内存优化:通过减少模型的内存占用,例如使用混合精度训练和推理,可以显著提高单卡的运行效率。
能够操作手机和机器人的视觉智能体:借助复杂推理和决策的能力,Qwen2-VL 可集成到手机、机器人等设备,根据视觉环境和文字指令进行自动操作。 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。