Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ vllm

### Qwen2-7B-Instruct-AWQ与vllm的使用说明

#### 下载文档
对于希望利用`Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ`模型并借助`vllm`工具来提升性能的研究者或开发者而言，获取必要的资源是第一步。可以从指定的项目地址下载所需材料[^1]。

#### 安装配置环境
安装过程中涉及创建适合运行该模型及其优化器`vllm`的工作环境。通常建议通过Docker容器化技术简化这一过程，确保不同操作系统上的兼容性和一致性[^2]。具体操作如下：

docker pull registry.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/qwen2-vl-7b-instruct:latest
docker run -it --gpus all -p 8000:8000 qwen2-vl-7b-instruct bash

上述命令用于拉取最新的镜像文件，并启动带有GPU支持的服务端口映射到本地8000端口上。

#### 升级vllm包
为了保持最佳实践状态以及获得最新特性，在实际部署前应当确认已安装版本是最新的。可以通过pip工具轻松完成更新动作[^3]:

pip install --upgrade vllm

此指令会自动处理依赖关系并将软件包升级至最高稳定版。

#### 示例代码展示
下面给出一段简单的Python脚本作为实例，展示了如何加载预训练好的`Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ`模型并通过`vllm`执行推理任务:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen2-vl-7b-instruct-awq")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen2-vl-7b-instruct-awq", device_map="auto")

input_text = "描述一张美丽的风景画"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

这段程序实现了从输入提示词到生成对应描述的过程，其中包含了调用CUDA加速计算的能力。