GpuMall智算云：QwenLM/Qwen1.5/Qwen1.5-7B-Chat

news2024/9/17 4:41:39

Qwen 是阿里巴巴集团 Qwen 团队的大型语言模型和大型多模态模型系列，现在大型语言模型已经升级到 Qwen1.5 版本。

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无论是语言模型还是多模态模型，都在大规模的多语言和多模态数据上进行了预训练，并在优质数据上进行了后训练，以符合人类偏好。Qwen 具备自然语言理解、文本生成、视觉理解、音频理解、工具使用、角色扮演、扮演 AI 代理等功能。#autodl#恒源云#矩池云#算力云#恒源云实例迁移#autodl 官网#autodi#GpuMall#GPU云#AutoDL#AotuDL 算力云#GpuMall智算云#AI#大数据#算力租赁#大模型#深度学习#人工智能#算力变现

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最新版本 Qwen1.5 具有以下特点：

拥有 6 种模型尺寸，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B；
每种尺寸都有基础模型和聊天模型，聊天模型符合人类偏好；
基础模型和聊天模型均支持多语言；
稳定支持所有尺寸模型的 32K 上下文长度；
支持工具使用、RAG、角色扮演和扮演 AI 代理。

1. 选择 Qwen1.5-7B-Chat 镜像创建实例

选择高可用云

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2. 通过 JupyterLab 登陆实例

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打开终端

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3. 实例数据盘扩容

点击更多-扩容数据盘

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Qwen1.5-7B-Chat模型大小为29G，建议扩容至40G来存储模型

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4. 拷贝模型到实例数据盘

实例数据盘扩容后通过如下命令将Qwen1.5-7B-Chat模型拷贝至数据盘

time cp -rf /gm-models/Qwen1.5/Qwen1.5-7B-Chat /gm-data/

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5. 通过 vLLM 部署模型

通过如下指令来部署模型

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --host 0.0.0.0 --port 8000 --gpu-memory-utilization 0.9 --max-model-len 8192 --model /gm-data/Qwen1.5-7B-Chat --tensor-parallel-size 1

参数说明：

 --host 0.0.0.0 										#vLLM监听的IP地址
 --port 8000 												#vLLM监听的端口
 --gpu-memory-utilization 0.9 			#占用GPU显存比例，值为 0-1之间，值越高占用显存越多
 --max-model-len 29856  						#上下文长度
 --model /gm-data/Qwen1.5-7B-Chat 	#模型文件位置
 --tensor-parallel-size 1 					#指定1张卡运行，如果有2张卡则写为2，以此类推

6. curl命令调用 vLLM 接口

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "/gm-data/Qwen1.5-7B-Chat", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手"}, {"role": "user", "content": "告诉我一些关于大模型的事情"}]}'

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7. 使用Python调用 vLLM 接口

需先安装openai库

pip install openai

from openai import OpenAI
# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8000/v1"

client = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="/gm-data/Qwen1.5-7B-Chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手"},
        {"role": "user", "content": "告诉我一些关于大模型的事情"},
    ]
)
print("Chat response:", chat_response)

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