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如何在算力云上部署Qwen/Qwen3-8B

注册算力云账号

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购买算力云服务

登录后进入控制台,选择符合需求的GPU实例规格(如显存大小、显卡型号)。注意选择适合大模型训练的配置,通常需要16GB以上显存。付款后等待实例初始化完成。

连接服务器

使用SSH工具(如Tabby、MobaXterm)连接分配的服务器IP。连接信息在实例详情页可见,需使用提供的登录密码或密钥文件。首次连接建议创建模型存储目录:

mkdir -p /root/autodl-tmp/models

准备模型下载环境

安装必要的Python库,建议创建虚拟环境:

pip install modelscope torch

配置下载脚本

创建download.py文件,以下载Qwen2.5-Omni-3B为例:

from modelscope import snapshot_download # 可选模型,按需取消注释切换 # model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct') model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen3-8B', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') # 当前下载模型 Qwen2.5-Omni-3B #model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-Omni-3B', cache_dir='/root/autodl-tmp/models', revision='master') print(f"模型下载完成,存放路径:{model_dir}")

执行下载命令

运行脚本并监控下载进度:

python download.py

下载过程中会显示进度条,完成时输出模型存储路径。若需切换模型,修改脚本中的模型ID即可。

验证下载结果

检查模型文件是否完整:

ls -lh /root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-3B

正常应包含config.jsonpytorch_model.bin等核心文件。若下载中断,重新运行脚本会自动续传。

部署vLLM推理服务

安装vLLM推理框架:

pip install vllm

验证服务是否安装:

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

启动推理服务

启动Qwen3-8B推理服务(支持工具调用):

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen3-8B \ --served-model-name qwen3-8b \ --max-model-len 8k \ --host 0.0.0.0 \ --port 6006 \ --dtype bfloat16 \ --gpu-memory-utilization 0.8 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes \ --enable-reasoning \ --reasoning-parser deepseek_r1

虚拟环境版安装(推荐)

  1. 新建并激活虚拟环境(仅第一次执行):
python -m venv ~/autodl-tmp/venv-llm source ~/autodl-tmp/venv-llm/bin/activate
  1. 一键安装全套依赖:
pip install vllm modelscope torch transformers accelerate -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  1. 校验vLLM新版本是否支持reasoning参数:
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server -h | grep reasoning
  1. 启动完整带思维链的服务:
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen3-8B \ --served-model-name qwen3-8b \ --max-model-len 8k \ --host 0.0.0.0 \ --port 6006 \ --dtype bfloat16 \ --gpu-memory-utilization 0.8 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes \ --enable-reasoning \ --reasoning-parser deepseek_r1

本地访问服务

服务启动后,可通过以下方式测试:

curl http://localhost:6006/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3-8b", "messages": [ {"role": "user", "content": "你好"} ] }'
http://www.cnnetsun.cn/news/3177468.html

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