【vllm】Qwen2.5-VL-72B-AWQ 部署记录

版本：0.7.2
注意事项：

export LD_LIBRARY_PATH=/home/xxxxx/anaconda3/envs/xxxxx/lib/python3.10/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH # 如果报错可能需要Also pip install --force-reinstall git+https://github.com/huggingface/transformers.git@9985d06add07a4cc691dc54a7e34f54205c04d40  # 需要安装特定版本的transformer

服务端

PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model hf_models/Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct-AWQ \--tensor-parallel-size 4 \--gpu-memory-utilization 0.8 \--max-model-len 8192 \--quantization awq \--dtype float16 \--enforce-eager \--trust-remote-code \--host 0.0.0.0 \--port 8678 \
--api-key olllllama

客户端


import base64
from openai import OpenAIuse_vision = True if use_vision:# 读取图片文件并转换为base64with open("./vision_test_50x50_enlarged.png", "rb") as image_file:base64_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')messages = [{"role": "user","content": [{"type": "text","text": "这图片里面有什么？"},{"type": "image_url","image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{base64_image}"}}]}]
else:messages = [{"role": "user", "content": "你是谁"}]client = OpenAI(base_url="http://localhost:8678/v1",api_key="olllllama",
)completion = client.chat.completions.create(model="hf_models/Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct-AWQ",messages=messages
)print('='*40)
print(completion.choices[0].message.content)
print('='*40)
print(completion.choices[0].message)
print('='*40)

输出

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这张图片展示了一个简单的图形设计。图片的背景是白色的，中间有一条黑色的十字线，将图片分成四个相等的部分。在每个部分的中心位置，分别有一个不同颜色的小正方形：- 左上角是一个红色的正方形。
- 右上角是一个绿色的正方形。
- 左下角是一个蓝色的正方形。
- 右下角是一个灰色的正方形。这些正方形看起来是对称放置的，整个设计简洁明了。
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ChatCompletionMessage(content='这张图片展示了一个简单的图形设计。图片的背景是白色的，中间有一条黑色的十字线，将图片分成四个相等的部分。在每个部分的中心位置，分别有一个不同颜色的小正方形：\n\n- 左上角是一个红色的正方形。\n- 右上角是一个绿色的正方形。\n- 左下角是一个蓝色的正方形。\n- 右下角是一个灰色的正方形。\n\n这些正方形看起来是对称放置的，整个设计简洁明了。', refusal=None, role='assistant', audio=None, function_call=None, tool_calls=[], reasoning_content=None)
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