开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-Tools助力(四)

一、前言

    目前,大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型,均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练,并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

    另外,使用 Docker 实现便捷测试成为一种高效的解决方案。通过将模型及其运行环境封装在 Docker 容器中,开发者可以确保模型在不同环境下的行为一致性,避免由于环境差异导致的不可预见的错误。Docker 的轻量级特性使得测试可以迅速部署和迭代,不论是本地测试还是在云端的部署,都能通过一键命令快速拉取和启动所需的容器。

    在本篇学习中,将使用docker集成vllm实现模型推理加速,并使用工具可以增强模型的能力和准确性,使其能够执行特定任务、获取实时信息、提高效率并降低计算负担,同时改善用户使用体验和灵活性,从而显著提升模型的实用性和性能。


二、术语

2.1. vLLM

    vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。

2.2. Qwen2.5

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