Qwen本地部署-week10_部署qwen2并训练

本地部署 qwen-4B 模型 — API方式

该文记录API方式部署的全部过程。

环境准备与安装

确保系统兼容

在开始之前，确保操作系统已安装最新的NVIDIA驱动和CUDA工具包。这是确保GPU能被正确识别和利用的基础。

bash 
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-515
sudo reboot
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安装CUDA（例如CUDA 11.4）：

bash 
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
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安装 llama-factory

llama-factory是一个专门为深度学习模型部署而设计的框架，支持多种模型和运行环境。使用Python的pip包管理器进行安装：

bash
pip install llama-factory
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安装过程中请注意Python环境的依赖问题，确保所有必要的库都能正确安装，如torch、transformers等。

配置和启动服务

创建配置文件

在部署前，创建一个配置文件config.yaml，以指定模型的运行参数，如下所示：

yaml model: "qwen-4B"
device: "cuda:0"  # 指定使用第一个GPU
api:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8080
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启动服务

使用以下命令来启动llama-factory，从而加载模型并准备API服务：

bash
llama-factory start --config config.yaml
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API 测试

部署并启动服务后，测试API以验证其是否正确响应。使用curl命令发送POST请求：

bash 
curl -X POST http://localhost:8080/predict \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"input": "Hello, world!"}'
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验证输出

检查返回的输出是否符合预期

监控与优化

使用 nvidia-smi 监控

监控GPU的使用情况是确保模型运行效率的关键。通过以下命令查看GPU的实时状态：

bash
watch -n 1 nvidia-smi
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调整性能

如果发现GPU利用率低或响应时间慢，可以尝试调整批处理大小或优化模型的其他参数。

常见问题及解决办法

内存溢出

当模型的参数过大或批次设置不当时，可能导致GPU内存溢出。调整模型的批次大小或使用模型精简技术可以有效解决这一问题。

API响应慢

如果API响应慢，可以尝试增加工作线程数量或启用更多的GPU资源。

依赖冲突

遇到Python依赖冲突时，使用虚拟环境(virtualenv)可以有效隔离和管理不同项目的依赖。