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凡科建站官网 网络服务,百度会员,wordpress设置上传文件大小,苏州网站推通义千问2.5-7B-Instruct部署教程#xff1a;Jupyter集成调用详细步骤 1. 引言 1.1 学习目标 本文将详细介绍如何在本地或云服务器环境中部署 通义千问2.5-7B-Instruct 模型#xff0c;并通过 vLLM Open WebUI 构建可视化交互界面#xff0c;最终实现与 Jupyter Notebook…通义千问2.5-7B-Instruct部署教程Jupyter集成调用详细步骤1. 引言1.1 学习目标本文将详细介绍如何在本地或云服务器环境中部署通义千问2.5-7B-Instruct模型并通过vLLM Open WebUI构建可视化交互界面最终实现与Jupyter Notebook的无缝集成调用。读者在完成本教程后将能够独立完成 Qwen2.5-7B-Instruct 模型的部署使用 vLLM 实现高性能推理服务配置 Open WebUI 提供图形化对话界面在 Jupyter 中通过 API 调用模型进行代码补全、文本生成等任务1.2 前置知识为确保顺利执行本教程建议具备以下基础熟悉 Linux 命令行操作Ubuntu/CentOS掌握 Docker 和 Docker Compose 的基本使用了解 RESTful API 调用方式Python requests 库安装 Python 3.9 及常用数据科学库如jupyter,requests1.3 教程价值本教程提供从零到一的完整部署路径涵盖环境配置、服务启动、接口测试和 Jupyter 集成四大核心环节。所有步骤均经过实测验证适用于 RTX 3060/4090 等消费级显卡支持 GPU/CPU 混合部署适合开发者快速构建本地大模型应用原型。2. 环境准备与模型部署2.1 硬件与系统要求组件最低要求推荐配置GPU 显存8GB (量化版)16GB (FP16 全精度)内存16GB32GB存储空间50GB SSD100GB NVMe操作系统Ubuntu 20.04Ubuntu 22.04 LTSCUDA 版本11.812.1提示若使用 GGUF 量化版本Q4_K_M可在 CPU 上运行但响应速度会显著下降。2.2 安装依赖组件首先更新系统并安装必要工具sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install -y docker.io docker-compose git python3-pip sudo systemctl enable docker --now添加当前用户到docker组以避免权限问题sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker2.3 获取模型文件通义千问2.5-7B-Instruct 已开源可通过 Hugging Face 或 ModelScope 下载# 方法一使用 huggingface-cli需登录 huggingface-cli download Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --local-dir ./qwen2.5-7b-instruct # 方法二使用 Git LFS git lfs install git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct模型大小约为 28GBFP16请确保磁盘空间充足。3. 使用 vLLM Open WebUI 部署模型3.1 编写 Docker Compose 配置创建项目目录并编写docker-compose.yml文件version: 3.8 services: vllm: image: vllm/vllm-openai:latest container_name: vllm-qwen runtime: nvidia ports: - 8000:8000 volumes: - ./qwen2.5-7B-Instruct:/app/models command: - --model/app/models - --tensor-parallel-size1 - --gpu-memory-utilization0.9 - --max-model-len131072 - --enforce-eager environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICESall restart: unless-stopped open-webui: image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main container_name: open-webui ports: - 7860:8080 volumes: - ./webui_data:/app/backend/data depends_on: - vllm environment: - OLLAMA_BASE_URLhttp://vllm:8000/v1 restart: unless-stopped3.2 启动服务保存文件后在终端执行docker-compose up -d等待约 3–5 分钟直到模型加载完成。可通过日志查看进度docker logs -f vllm-qwen当输出中出现Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000时表示 vLLM 服务已就绪。3.3 访问 Open WebUI 界面打开浏览器访问http://localhost:7860首次使用需注册账号。根据输入信息演示账户如下账号kakajiangkakajiang.com密码kakajiang登录后可在设置中确认模型来源为http://vllm:8000/v1即可开始对话。4. Jupyter Notebook 集成调用4.1 安装 Jupyter 并启动服务在主机上安装 Jupyterpip install jupyter notebook requests启动服务并允许远程连接jupyter notebook --ip0.0.0.0 --port8888 --no-browser --allow-root此时可通过http://IP:8888访问 Jupyter。注意如需通过 Open WebUI 所在端口7860访问请修改上述命令中的--port7860并调整防火墙规则。4.2 编写 API 调用函数在 Jupyter 中新建一个 Python 笔记本输入以下代码import requests import json # 设置 vLLM OpenAI 兼容接口地址 BASE_URL http://localhost:8000/v1 def generate_text(prompt, max_tokens512, temperature0.7): headers { Content-Type: application/json } data { model: Qwen2.5-7B-Instruct, prompt: prompt, max_tokens: max_tokens, temperature: temperature, top_p: 0.9, stream: False } response requests.post(f{BASE_URL}/completions, headersheaders, jsondata) if response.status_code 200: result response.json() return result[choices][0][text] else: return fError: {response.status_code}, {response.text} # 测试调用 output generate_text(请解释什么是机器学习) print(output)4.3 支持聊天对话模式Chat CompletionvLLM 支持 OpenAI 格式的 chat 接口可用于多轮对话def chat_completion(messages, max_tokens512, temperature0.7): messages 示例 [ {role: system, content: 你是一个 helpful assistant.}, {role: user, content: 中国的首都是哪里} ] headers { Content-Type: application/json } data { model: Qwen2.5-7B-Instruct, messages: messages, max_tokens: max_tokens, temperature: temperature, top_p: 0.9 } response requests.post(f{BASE_URL}/chat/completions, headersheaders, jsondata) if response.status_code 200: result response.json() return result[choices][0][message][content] else: return fError: {response.status_code}, {response.text} # 多轮对话示例 messages [ {role: system, content: 你是一个精通人工智能的技术助手}, {role: user, content: 通义千问2.5-7B-Instruct有哪些特点} ] reply chat_completion(messages) print(Assistant:, reply)4.4 功能扩展代码生成与数学解题利用该模型强大的代码与数学能力可直接用于辅助开发# 示例请求生成 Python 快速排序代码 messages [ {role: user, content: 请用 Python 实现快速排序算法并添加详细注释} ] code_solution chat_completion(messages, max_tokens1024) print(code_solution)输出结果质量高结构清晰适合教学或脚本开发场景。5. 性能优化与常见问题5.1 推理性能调优建议优化项建议值说明--tensor-parallel-sizeGPU 数量多卡并行加速--gpu-memory-utilization0.8–0.95提高显存利用率--max-model-len131072匹配 128K 上下文--quantizationawq/gguf可选启用量化降低资源消耗例如启用 AWQ 量化需下载对应权重command: - --model/app/models_awq - --quantizationawq - --max-model-len1310725.2 常见问题解答FAQQ1启动时报错CUDA out of memory解决方案减小--gpu-memory-utilization至 0.8使用量化模型GGUF/AWQ关闭其他占用显存的程序Q2Open WebUI 无法连接 vLLM检查点确保OLLAMA_BASE_URLhttp://vllm:8000/v1正确使用docker exec -it open-webui curl http://vllm:8000/health测试内部连通性查看 vLLM 是否正常返回/v1/models列表Q3Jupyter 调用超时原因网络策略限制或模型加载未完成解决方法增加requests超时时间确认http://localhost:8000可访问使用telnet localhost 8000测试端口开放状态6. 总结6.1 核心收获本文系统地介绍了通义千问2.5-7B-Instruct的本地部署全流程重点包括利用vLLM实现高性能、低延迟的大模型推理服务通过Open WebUI提供直观的图形化交互界面便于非编程人员使用在Jupyter Notebook中集成 API 调用实现数据分析、代码生成、教学演示等多样化应用场景提供完整的 Docker 部署方案保障环境一致性与可复现性6.2 最佳实践建议生产环境推荐使用反向代理Nginx HTTPS 加密通信定期备份webui_data目录以防对话历史丢失对敏感提示启用内容过滤中间件如 Moderation Layer结合 LangChain 构建 Agent 工作流发挥其 Function Calling 能力6.3 下一步学习路径尝试使用Ollama替代 vLLM简化部署流程接入LangChain或LlamaIndex构建 RAG 应用对模型进行 LoRA 微调适配垂直领域任务探索 NPU如昇腾部署方案提升能效比获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。