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ModelScope推理QwQ32B

news 来源：原创 2025/5/30 1:00:01

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ModelScope推理QwQ32B
- model_scope下载QwQ32B
- ModelScope 调用QwQ-32B

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)