Qwen2.5 7B服务器部署

### 部署 Qwen2.5 7B 模型

#### 使用 Docker 容器化环境准备
为了简化依赖管理和隔离运行环境，建议使用Docker来部署Qwen2.5 7B模型。这可以确保所有必要的库和工具都已正确配置[^1]。

docker pull nvidia/pytorch:23.09-py3

创建一个新的Dockerfile用于安装额外的需求：

FROM nvidia/pytorch:23.09-py3

WORKDIR /app

COPY . .

RUN pip install --upgrade pip && \
    pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 && \
    pip install vllm transformers

构建镜像并启动容器：

docker build -t qwen2.5-7b .
docker run -it --gpus all -p 8000:8000 qwen2.5-7b

#### 启动 API 服务
在容器内部执行以下Python命令以启动基于vLLM的API服务器，该服务器模仿OpenAI接口行为，便于现有应用程序无缝迁移[^2]。

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

此操作将在本地主机上的端口8000处提供RESTful API访问点，允许客户端发送HTTP请求来进行推理预测。

#### 文档与更多细节
对于更详细的指导和支持信息，请参阅官方文档页面，这里提供了关于参数调整、性能优化等方面的深入说明[^3]。