千问大模型（qwen）离线部署完全可行，需完成环境隔离、gpu驱动兼容与模型加载优化；基于ubuntu+docker+gpu构建推理镜像，挂载离线模型并配置vllm参数启动api服务。
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千问大模型（Qwen）离线部署完全可行，关键在于环境隔离、GPU驱动兼容和模型加载优化。以下流程基于 Ubuntu 20.04/22.04 + NVIDIA GPU（A10/A100/V100等），使用 Docker 容器封装，支持 FP16 推理与 vLLM/Triton 加速。
一、基础环境准备：驱动、CUDA 与容器运行时
宿主机需提前安装匹配的 NVIDIA 驱动和 CUDA Toolkit（推荐 CUDA 11.8 或 12.1）。验证命令：nvidia-smi 应正常显示 GPU；nvcc --version 输出 CUDA 版本。
安装 NVIDIA Container Toolkit，使 Docker 能调用 GPU：
- 执行官方安装脚本：curl -sSL https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
- 添加源并安装：sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
- 重启 Docker：sudo systemctl restart docker
- 验证：docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi 应输出 GPU 信息
二、构建支持 GPU 的 Qwen 推理镜像
不建议直接拉取第三方镜像，推荐自建 Dockerfile，确保依赖可控、模型路径可离线挂载。
示例 Dockerfile（适配 Qwen2-7B-Instruct + vLLM）：
- 基础镜像用 nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3（已含 CUDA 12.1 + cuDNN）
- 升级 pip，安装 vllm==0.4.2、transformers==4.40.0、sentencepiece
- 添加非 root 用户（安全要求），设置工作目录和模型加载路径（如 /models/qwen2-7b）
- 暴露端口 8000（vLLM 默认 API 端口）
构建命令：docker build -t qwen2-7b-vllm .
三、离线模型准备与挂载
Qwen 模型需从魔搭（ModelScope）或 GitHub Release 页面下载完整离线包（含 model.safetensors、config.json、tokenizer.model 等），解压至宿主机某路径（如 /data/models/qwen2-7b-instruct）。
启动容器时通过 -v 挂载模型目录，并指定 vLLM 启动参数：
- --model /models/qwen2-7b-instruct（容器内路径）
- --tensor-parallel-size 1（单卡设为 1；多卡按 GPU 数量调整）
- --dtype half（启用 FP16，显存减半、速度提升）
- --gpu-memory-utilization 0.9（避免 OOM）
完整运行命令示例：
docker run --gpus all -d --name qwen-api -p 8000:8000 \ -v /data/models/qwen2-7b-instruct:/models/qwen2-7b-instruct \ -e PYTHONUNBUFFERED=1 \ qwen2-7b-vllm \ python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model /models/qwen2-7b-instruct \ --tensor-parallel-size 1 \ --dtype half \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --host 0.0.0.0 --port 8000
四、验证与轻量 API 调用
容器启动后，访问 http://localhost:8000/docs 可打开 Swagger UI，测试 /v1/chat/completions 接口。
终端快速验证（无需 Python）：
- 安装 httpie：sudo apt install httpie
- 发送请求：http POST :8000/v1/chat/completions \ model="qwen2-7b-instruct" \ messages:='[{"role": "user", "content": "你好，请用中文简单介绍你自己"}]' \ temperature:=0.3
响应中出现 content 字段即表示推理服务正常运行。
