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
扫地僧0094 小时前
大模型在网络安全领域的七大应用
人工智能·安全·web安全·自动化·大模型·deepseek·微调参数
亿信华辰软件15 小时前
大模型重构数据治理新范式:亿信华辰“AI+睿治“的六大智能化突破
人工智能·大模型·数据治理
TGITCIC19 小时前
PyTorch:解锁AI新时代的钥匙
人工智能·pytorch·大模型·ai入门·python大模型·ai python·大模型pytorch
王亭_6661 天前
大模型Prompt提示词越狱相关知识
人工智能·chatgpt·大模型·prompt·deepseek
Nicolas8931 天前
【大模型理论篇】关于生成式模型中联合分布概率学习必要性以及GPT是生成式模型的讨论
gpt·大模型·生成模型·生成式·判别式·监督生成式·无监督生成式
9命怪猫2 天前
DeepSeek底层揭秘——《推理时Scaling方法》技术对比浅析
人工智能·深度学习·机器学习·ai·大模型
小草cys2 天前
llama.cpp 和 vLLM 的详细对比分析
大模型·llama·vllm·deepseek
lovep12 天前
InternVideo2.5:Empowering Video MLLMs with Long and Rich Context Modeling
大模型·基础模型·视频理解·mllms·internvideo2.5
浩哥的技术博客3 天前
使用MetaGPT 创建智能体(1)入门
人工智能·大模型·智能体
日报初级开发工程师3 天前
记录-内网部署vllm分布式推理DeepSeekR1:70b
大模型