pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple vllm 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 \ ...
export VLLM_USE_MODELSCOPE=True 3. 单4090启动 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=...
基于VLMM的batch_size部署使用Transformers实现Chat - Qwen基于VLMM的batch_size部署 基于vllm的流式部署 异步访问代码 报错 结论 基于Transformers的batch_size部署[1] from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM def initialize_engine(model_path="./qwen2-7b-instruct"): """ 初始化 vLLM 异步...
今天尝试本地部署了Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4模型,这里记录一下操作的过程。 参考: https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/deployment/vllm.html https://docs.vllm.ai/en/stable/serving/openai_compatible_server.html https://techdiylife.github.io/blog/blog.html?category1=c01&blogid=0058 ...
pip install vllm 1. 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 ...
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...
出现同样的问题,使用qwen2-72b-instruct模型,bf16/awq/gptq int4 int8 均有该问题,输入为长文本(多轮对话,尤其重复问题问多遍)或者极短文本(如vllm测试脚本,只有开始两个字)均非常容易激发这个问题,使用transformer/vllm/lmdeploy推理都会出现。使用默认生成参数,微调频率惩罚、重复惩罚也没有任何改善。如需要,...
问题描述 我现在使用vllm在本地部署qwen2-2b-vl,另一台电脑用requests发送请求,IP地址已经隐藏,我发送两张照片,promp
docker的 ray 集群中部署 vllm,两个机器 使用的是不同型号显卡 运行环境: 硬件: head node: A800 * 1 worker node: Quadro RTX 6000 * 1 软件环境 vllm==0.5.5 ray==2.21.0 安装: vllm 环境:vllm 环境的安装可以参考 vllm 官网,镜像是自己封装的,可以使用官网的 vllm 对应的镜像 ...