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ModelScope推理QwQ32B

• 以下载 qwq32b 为例子

• 需要安装的 python 包

  transformers==4.49.0
  accelerate>=0.26.0
  torch==2.4.1
  triton==3.0.0
  safetensors==0.4.5
  

  可以使用 conda 创建一个虚拟环境安装

  conda create --name llm python==3.10
  

  切到虚拟环境

  conda activate llm
  

  指定源安装，保存为 requirement.txt 安装（这里用的中科大的源）

  pip install -r requirements.txt --index https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
  

• QwQ32B硬件要求

  这里使用满精度的QwQ32B,需要64G显存

  硬件配置	模型推理		模型高效微调		模型全量微调
  	显存占用	最低配置	显存占用	最低配置	显存占用	最低配置
  FP_16	64G	RTX3090＊4（94G）	92G	RTX3090＊4（94G）	350G	A100＊6（480G）
  Q_4_K_M	23G	RTX3090（24G）	31G	RTX3090＊2（48G）	－	－

• 当前文件夹,请自行替换自己的文件夹

  /root/lanyun-tmp/

model_scope下载QwQ32B

• 创建文件夹统一存放Modelscope下载的模型

  mkdir Model-Scope
  

• 安装 modelscope

  pip install modelscope --index https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
  

  1. modelscope download：ModelScope 命令行工具的下载命令，用于从 ModelScope 平台下载指定的模型。

  2. --model Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct：

     --model 参数指定要下载的模型的唯一标识符（Model ID）。

     Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct 模型的 ID，

  3. --local_dir /root/lanyun-tmp/Model-Scope/Qwen2.5-0.5B：

     --local_dir 参数指定模型下载后存放的本地目录路径。

     /root/lanyun-tmp/Model-Scope/Qwen2.5-0.5B 是目标目录路径，表示模型将被下载到这个目录中。

• 执行下载模型的命令

  https://modelscope.cn/models/Qwen/QwQ-32B/files

  复制全名

  Qwen/QwQ-32B

  modelscope download --model Qwen/QwQ-32B --local_dir /root/lanyun-tmp/Model-Scope/QwQ-32B
  

  等待下载完成

  

• 下载完成查目录

  ls Model-Scope/QwQ-32B
  

  可以看到模型文件都下载下来了

  ​

ModelScope 调用QwQ-32B

• 代码

  from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  model_name = "./Model-Scope/QwQ-32B/"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,torch_dtype="auto",device_map="auto",low_cpu_mem_usage=True
  )tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)prompt = "你好"
  messages = [{"role": "user", "content": prompt}
  ]text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True
  )model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)generated_ids = model.generate(**model_inputs,max_new_tokens=32768
  )generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
  ]response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]print(response)
  

• 为快速演示就直接在命令行上了

  ​

  查看下满精度的显存使用量，可以看到用了63.7G左右

  ​

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