/your_python_path/site-packages/transformers/models/qwen2_5_vl/modeling_qwen2_5_vl.py 以上就能解决问题,跑起来了 其他方案: 训练过程的问题: File "XX/qwen-vl/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py", line 84, in _terminate_process_handler raise SignalExceptio...
这样vLLM就能将GTE-Qwen2-7B-instruct识别为embedding模型。 第三步: 添加模型代码: 进入vLLM存放模型代码的源码目录: your_path_to_site-packages/vllm/model_executor/models/ 这里存放了embedding模型e5-mistral-7b-instruct的模型代码文件llama_embedding.py。我们仿造着创建一个python文件qwen2_embedding.py,并将...
这里指定--max-model-len=2048是因为Qwen2-7B-Instruct模型的最大长度为128K,防止vLLM初始化KV缓存时消耗资源过大。 AI检测代码解析 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct --served-model-name Qwen2-7B-Instruct --max-model-len=2048 1. 加载...
Your current environment from PIL import Image from transformers import AutoProcessor from vllm import LLM, SamplingParams from qwen_vl_utils import process_vision_info MODEL_PATH = '/workspace/mnt/storage/trt-llama/Qwen2-VL-7B-Instruct'...
运行命令: 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 --...
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。
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。
首先,确保你安装的 vllm 和qwen2-vl 版本是兼容的。通常,官方文档或 GitHub 仓库的 README 文件会提供这些信息。例如,从参考信息中,我们了解到 vllm 版本0.6.3 可能与 qwen2-vl 更兼容。 2. 准备vllm和qwen2-vl的部署环境 创建一个 Python 虚拟环境,以避免依赖冲突。确保你的 Python 版本与 vllm 和qwe...
Qwen2-VL模型的训练数据集庞大且多样,涵盖了丰富的文本和图像样本,使其在多种应用场景中具备广泛的应用潜力。 ### 1.3 单卡部署策略 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: 1. **内存...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct --model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct 模型服务启动成功,占用显存67G 模型测试 curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ ...