本文主要是介绍开源模型应用落地-Qwen2-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势（十），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、前言
目前，大语言模型已升级至Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型，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。在本篇学习中，将集成vllm实现模型推理加速，现在，我们赶紧跟上技术发展的脚步，去体验一下新版本模型的推理质量。
二、术语
2.1. vLLM
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。
2.2. qwen2
Qwen是阿里巴巴集团Qwen团队研发的大语言模型和大型多模态模型系列。目前，大语言模型已升级至Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型，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。Qwen具备自然语言理解、文本生成、视觉理解、音频理解、工具使用、角色扮演、作为AI Agent进行互动等多种能力。
最新版本Qwen2有以下特点：
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5种模型规模，包括0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B；
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针对每种尺寸提供基础模型和指令微调模型，并确保指令微调模型按照人类偏好进行校准；
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基础模型和指令微调模型的多语言支持；
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所有模型均稳定支持32K长度上下文；Qwen2-7B-Instruct与Qwen2-72B-Instruct可支持128K上下文（需额外配置&
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