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qwen-vllm

通义千问VLLM推理部署DEMO

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创建于 2024-01-21 · 更新于 2026-10-16 · 今日第 19153 名
主要开发者
owenliang

owenliang/qwen-vllm 排名第 19,153,有 644 个星标。

同类别比较

owenliang/qwen-vllm 排名第 19,153,此处有 8 个同类条目;PennyLaneAI/demos 排名第 19,132。

同类别比较
名称排名指标
unit-mesh/build-your-ai-coding-assistant19,116
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Kotlin
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飞书插件 × OpenClaw 保姆级配置指南 & 社区支持 (0328 - 更新飞书cli调用指南,增加 API 耗尽根因排查、Lark Webhook 内网穿透方案)
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A tiny lib with pocket-sized implementations of machine learning models in NumPy, most of which will fit in a tweet.
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实时互动的GPT数字人技术笔记,不是数字人开源项目
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MLOps for DevOps Engineers - A hands-on, project-based guide to Machine Learning Operations
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星标数:
534
分叉数:
179
关键参数与规格
关键参数与规格
参数值
语言Python
类别Tutorials
子类别Tool-specific tutorials
星标数644
分叉数92
贡献者1
创建日期2024-01-21
更新日期2026-10-16
1 天星标数-1
7 天星标数-1
排名19,153
上次排名15,398
排名变化-3,755
7 天星标排名17,794
上次 7 天星标排名15,078
7 天星标排名变化-2,716
总星标排名15,897
上次总星标排名15,843
总星标排名变化-54
国家China
README 摘录

py实现参考了vLLM官方实现-异步服务端、vLLM官方实现-异步客户端 核心技术原理 本项目旨在探索生产环境下的高并发推理服务端搭建方法,核心工作非常清晰,边角细节没有投入太多精力,希望对

大家有帮助 vLLM支持Continuous batching of incoming requests高并发批推理机制,其SDK实现是在1个独立线程中运行推理并且对用户提供请求排队合批机制,能够满足在线服务的高吞吐并发服务能力 vLLM提供asyncio封装,在主线

程中基于uvicorn+fastapi封装后的asyncio http框架,可以实现对外HTTP接口服务,并将请求提交到vLLM的队列进入到vLLM的推理线程进行continuous batching批量推理,主线程异步等待推理结果,并将结果返回到HTTP客户端 vLLM天然支持

流式返回next token,基于fastapi可以按chunk流式返回流式推理成果,在客户端基于requests库流式接收chunk并复写控制台展示,实现了流式响应效果 安装注意 python版本为3. -i 安装modelscope,命令pip install modelscope -i 安装千问的tiktoken分词

库 pip install tiktoken -i 离线推理 python程序直接拉起模型,本地推理的方式。 在线推理 启动一个远端python http服务端,通过http客户端调用的方式,并且可以流式返回推理结果。 启动HTTP服务端: 启动HTTP客户端 webui 启动vllm_server

后,可以再单独运行gradio_webui. py,它是基于gradio实现的聊天webui,支持多轮对话和流式应答,底层会与vllm_server实时远程调用。 8B预训练版本,训练数据: 语料:百度文库 输入:英国航空,中文简称英航,是英国的国家航

空公司,也是寰宇一家的创始成员及国际航空集

常见问题

记录了多少星标和分叉?

owenliang/qwen-vllm 有 644 个星标和 92 个分叉。

仓库排名是多少?

owenliang/qwen-vllm 排名第 19,153。

记录的语言和类别是什么?

owenliang/qwen-vllm 有 644 个星标,语言为 Python,类别为 Tutorials。

哪个仓库排名最接近?

owenliang/qwen-vllm 与 PennyLaneAI/demos 比较,后者排名第 19,132,有 679 个星标。

README

qwen-vllm

千问官方部署文档

核心技术原理

本项目旨在探索生产环境下的高并发推理服务端搭建方法,核心工作非常清晰,边角细节没有投入太多精力,希望对大家有帮助

  • vLLM支持Continuous batching of incoming requests高并发批推理机制,其SDK实现是在1个独立线程中运行推理并且对用户提供请求排队合批机制,能够满足在线服务的高吞吐并发服务能力
  • vLLM提供asyncio封装,在主线程中基于uvicorn+fastapi封装后的asyncio http框架,可以实现对外HTTP接口服务,并将请求提交到vLLM的队列进入到vLLM的推理线程进行continuous batching批量推理,主线程异步等待推理结果,并将结果返回到HTTP客户端
  • vLLM天然支持流式返回next token,基于fastapi可以按chunk流式返回流式推理成果,在客户端基于requests库流式接收chunk并复写控制台展示,实现了流式响应效果

安装注意

离线推理

python程序直接拉起模型,本地推理的方式。

python vllm_offline.py
提问:你好
你好!有什么我能帮你的吗?
提问:没事
好的,如果你需要任何帮助,请随时告诉我。

在线推理

启动一个远端python http服务端,通过http客户端调用的方式,并且可以流式返回推理结果。

启动HTTP服务端:

python vllm_server.py

启动HTTP客户端

python vllm_client.py

webui

启动vllm_server后,可以再单独运行gradio_webui.py,它是基于gradio实现的聊天webui,支持多轮对话和流式应答,底层会与vllm_server实时远程调用。

python gradio_webui.py

通义千问Prompt原理

1.8B预训练版本,训练数据:

输入:英国航空,中文简称英航,是英国的国家航空公司,也是寰宇一家的创始成员及国际航空集团旗下子公司。<|endoftext|> 输出:英航的主要枢纽为伦敦希思罗机场及伦敦盖特威克机场。英航是欧洲第二大的航空公司、西欧最大的航空公司及全球三间其中一间曾拥有协和客机的航空公司,其余两间为法国航空和新加坡航空。<|endoftext|>

1.8B-Chat版本,基于1.8B预训练版本进行微调(SFT,S监督学习,FT微调)训练数据:

输入:<|im_start|>system\nyou are ahelper assitant.\n<|im_end|> \n<|im_start|>user\n历史提问A?\n<|im_end|><|im_start|>assitant:历史回答A\n<|im_end|> \n<|im_start|>user\n历史提问B?\n<|im_end|><|im_start|>assitant:历史回答B\n<|im_end|> \n<|im_start|>user\n了解英国航空么?\n<|im_end|><|im_start|>assitant:\n<|endoftext|> 输出:英国航空,中文简称英航,是英国的国家航空公司。<|im_end|><|endoftext|>

排名相邻
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