开源模子应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加快的正确姿势-Docke ...

一、前言

     目前，大语言模子已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模子还是多模态模子，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。
     另外，使用 Docker 实现便捷测试成为一种高效的解决方案。通过将模子及其运行环境封装在 Docker 容器中，开发者可以确保模子在不同环境下的行为一致性，制止由于环境差异导致的不可预见的错误。Docker 的轻量级特性使得测试可以迅速摆设和迭代，不论是本地测试还是在云端的摆设，都能通过一键命令快速拉取和启动所需的容器。
     上一篇“开源模子应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加快的正确姿势-Docker（二）”我们学习了如何使用Docker快速体验vLLM与Qwen2.5系列模子的整合，在本篇中，我们会合成OpenResty，实现多个容器并行服务，从而实现按需灵活扩展。
     示意图如下：


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