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【人工智能】使用vLLM高性能部署Qwen大语言模型

news 2025/8/24 21:52:53

使用vLLM高性能部署Qwen大语言模型完整教程

前言

随着大语言模型的快速发展,如何高效部署模型服务成为一个重要话题。本文将详细介绍如何使用vLLM来部署通义千问(Qwen)大模型,实现高性能推理服务。

vLLM简介

vLLM是一个高性能的LLM推理和服务框架,具有以下特点:

PagedAttention技术,显著提升推理性能
兼容OpenAI API接口
支持张量并行等分布式推理
动态批处理优化吞吐量
支持多种主流大语言模型

环境准备

NVIDIA GPU服务器(建议A100/H100)
Docker & NVIDIA Container Toolkit
足够的显存(32B模型建议显存≥80GB)

部署步骤

1. 准备模型文件

首先需要下载Qwen模型文件,并放置在指定目录:

mkdir -p /Qwen/models
# 下载模型到/Qwen/models目录

2. 编写docker-compose配置

创建docker-compose.yml文件:

services:vllm:container_name: vllmrestart: noimage: vllm/vllm-openai:latestruntime: nvidiaipc: hostenvironment:- HF_HUB_OFFLINE = 1- CUDA_VISIBLE_DEVICES = allvolumes:- /Qwen/models:/modelscommand: ["--model", "/models/Qwen/QwQ-32B","--served_model_name", "qwen2-32B","--gpu_memory_utilization", "0.90","--max_model_len", "12288","--tensor-parallel-size", "4"]ports:- 8000:8000deploy:resources:reservations:devices:- driver: nvidiacount: allcapabilities: [gpu]

3. 配置参数说明

HF_HUB_OFFLINE=1: 离线模式,不从HuggingFace下载
CUDA_VISIBLE_DEVICES=all: 使用所有可用GPU
--gpu_memory_utilization: GPU显存使用率限制
--max_model_len: 最大序列长度
--tensor-parallel-size: 张量并行度,根据GPU数量设置

4. 启动服务

docker-compose up -d

性能优化建议

调整显存使用率
根据实际情况调整gpu_memory_utilization参数,在0.8-0.95之间寻找最佳值。
优化张量并行

单GPU: 设置tensor-parallel-size=1
多GPU: 设置为GPU数量,实现模型并行

批处理优化
可以通过调整批处理相关参数提升吞吐量:

--max_num_batched_tokens 8192
--max_num_seqs 256

服务调用示例

服务启动后,可以通过OpenAI兼容接口调用:

from openai import OpenAIclient = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="dummy")completion = client.chat.completions.create(model="qwen2",messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(completion.choices[0].message.content)