vllm部署大模型qwen

### 使用 vLLM 部署大型模型 Qwen

为了使用 vLLM 成功部署大型模型 Qwen，需遵循一系列配置指令和环境设置。首先，确保已将所需的Qwen2模型文件放置于指定路径 `/data` 下，这通常通过挂载本地存储实现[^1]。

对于具体的部署过程，可以采用Docker容器化的方式简化操作流程。创建一个基于Python的基础镜像，在该环境中安装必要的依赖库 `vllm` 完成初步准备[^3]。启动服务时的关键命令如下所示：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python3.10 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 25010 \
    --served-model-name qwen_model_name \
    --model /path/to/qwen/model/directory \
    --tensor-parallel-size 4 \
    --max-model-len 8096

上述脚本中指定了GPU设备编号、监听地址与端口、提供服务的模型名称以及加载的具体位置等重要参数；同时设置了张量并行度大小为4以提高计算效率，并限定最大输入长度不超过8096令牌数[^4]。

当考虑优化性能或适应硬件条件有限的情况时，可选用经过量化处理过的版本减少内存消耗。例如，利用GPTQ技术对原始权重做适当压缩后再执行推理任务[^5]。

此外，还可以进一步调整解码选项来自定义输出风格，比如引入温度系数、核采样比例(top-p)或是重复惩罚机制来微调最终结果的质量特征[^2]。