Qwen2.5vl部署

如何部署Qwen2.5VL模型
准备工作
为了成功部署Qwen2.5VL模型，需确保满足一定的硬件条件。对于具体的硬件需求，建议参照官方文档获取最准确的信息[^4]。
获取模型文件
可以从魔搭社区下载所需的Qwen2.5VL版本。具体来说：

对于3B参数量的模型，执行命令：
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct --local_dir path/to/save
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若选择7B参数规模，则应运行：
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --local_dir path/to/save
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而针对更大体量即72B的情况，适用下列语句：
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct --local_dir path/to/save
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上述路径path/to/save应当替换为实际希望存储的位置。
构建推理环境
完成模型下载之后，下一步就是设置适合该大型语言模型工作的计算平台。考虑到性能优化的重要性，在此推荐采用专门用于提升LLM推断效率的工具库——vLLM来进行后续配置[^5]。
启动服务端口
一旦完成了前期准备工作，就可以按照个人项目的需求启动相应的API接口或是Web应用界面来提供对外的服务访问入口了。这一步骤的具体实现取决于所选框架的支持情况以及开发者的偏好设定。
from vllm import LLM, SamplingParams

# 初始化LLM实例
llm = LLM(model="path_to_your_downloaded_model")

# 设置采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8)

# 进行预测
outputs = llm.generate(["你好"], sampling_params=sampling_params)
for output in outputs:
print(output.outputs[0].text)
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这段代码展示了利用vLLM加载已保存下来的Qwen2.5VL模型，并对其进行简单的文本生成测试的过程。