使用开源通义千问模型(Qwen)搭建自己的大模型服务

目标

1、使用开源的大模型服务搭建属于自己的模型服务;

2、调优自己的大模型;

选型

采用通义千问模型,https://github.com/QwenLM/Qwen

步骤

1、下载模型文件

开源模型库:https://www.modelscope.cn/models

bash 复制代码
mkdir -p /data/qwen
cd /data/qwen
git clone --depth 1 https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-14B-Chat.git
# 小内存机器下载1.8B参数的,14B需要几十内存
# git clone --depth 1 https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-1_8B-Chat.git

2、下载使用docker 镜像

bash 复制代码
docker pull qwenllm/qwen

3、启动脚本

https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/docker/docker_web_demo.sh

bash 复制代码
# 修改如下内容
IMAGE_NAME=qwenllm/qwen
QWEN_CHECKPOINT_PATH=/data/qwen/Qwen-14B-Chat
PORT=8000
CONTAINER_NAME=qwen

4、运行

访问http://localhost:8080 即可

bash 复制代码
sh docker_web_demo.sh

输出如下,可以查看容器日志是否报错。

复制代码
Successfully started web demo. Open '...' to try!
Run `docker logs ...` to check demo status.
Run `docker rm -f ...` to stop and remove the demo.

效果

文档参考

https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/README_CN.md

常见问题

1、运行报错

去掉docker_web_demo.sh中--gpus all

docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

2、Error while deserializing header: HeaderTooLarge

先安装yum install git-lfs 在下载模型文件,模型是git大文件管理,需要git-lfs的支持。

Traceback (most recent call last):

File "web_demo.py", line 209, in <module>

main()

File "web_demo.py", line 203, in main

model, tokenizer, config = _load_model_tokenizer(args)

File "web_demo.py", line 50, in _load_model_tokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(

File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/transformers/models/auto/auto_factory.py", line 511, in from_pretrained

return model_class.from_pretrained(

File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/transformers/modeling_utils.py", line 3091, in from_pretrained

) = cls._load_pretrained_model(

File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/transformers/modeling_utils.py", line 3456, in _load_pretrained_model

state_dict = load_state_dict(shard_file)

File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/transformers/modeling_utils.py", line 458, in load_state_dict

with safe_open(checkpoint_file, framework="pt") as f:

safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: HeaderTooLarge

3、Cannot allocate memory

内存不足,可以尝试选择1_8B小参数的模型。

相关推荐
DogDaoDao13 小时前
神经网络稀疏化设计构架方法和原理深度解析
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·大模型·剪枝·网络稀疏
车骑15 小时前
一个支持国外技术聚合翻译自动化的开源脚本
大模型·github
吏部侍郎15 小时前
腾讯终于对Claude code下手了?我拿它跑完一个真实项目,结果有点意外…
大模型·ai编程
居7然17 小时前
解锁AI智能体:上下文工程如何成为架构落地的“魔法钥匙”
人工智能·架构·大模型·智能体·上下文工程
mask哥18 小时前
详解mcp以及agen架构设计与实现
java·微服务·flink·大模型·ai agent·springai·mcp
大千AI助手2 天前
线性预热机制(Linear Warmup):深度学习训练稳定性的关键策略
人工智能·深度学习·大模型·模型训练·学习率·warmup·线性预热机制
人工智能培训3 天前
AI提示词(Prompt)基础核心知识点
大模型·prompt·提示词·input
自信的小螺丝钉3 天前
【AI知识点】模型训练优化之——混合精度训练
人工智能·ai·大模型·混合精度训练
就是一顿骚操作3 天前
mcp解读——概述及整体架构
人工智能·大模型
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO3 天前
视频理解新纪元!VideoChat双模架构突破视频对话瓶颈,开启多模态交互智能时代
人工智能·chatgpt·大模型·多模态·世界模型·kimi·deepseek