【LLM】Qwen3-0.6B服务化部署、请求与性能测试
Qwen3-0.6B功能文本生成部署方式使用1卡 nvidia A100/asend 910b 部署模型下载pipinstallmodelscopemkdirQwen3-0.6B modelscope download--modelQwen/Qwen3-0.6B--local_dirQwen3-0.6B镜像nvidia镜像vllm/vllm-openai:latestasend镜像quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.18.0模型部署vllm serve--modelQwen3-0.6B\--host0.0.0.0\--port8000\--tensor-parallel-size1\--max-model-len32768\--reasoning-parser qwen3\--trust-remote-code\--gpu-memory-utilization0.9参数说明:参数值说明--modelQwen3-0.6B模型权重路径mkdir 生成的文件夹目录--host0.0.0.0服务监听地址--port8000服务监听端口--tensor-parallel-size1张量并行数1卡部署--max-model-len32768最大上下文长度32K token--reasoning-parserqwen3推理内容解析器用于解析 Qwen3 的思维链thinking输出--trust-remote-code—允许执行模型仓库中自带的远程代码--gpu-memory-utilization0.9GPU/NPU 显存利用率上限90%模型请求curl命令请求curlhttp://localhost:8000/v1/chat/completions\-HContent-Type: application/json\-d{ model: Qwen3-0.6B, messages: [ {role: user, content: 你好请你帮我生成一个关于春天的五言绝句} ], max_tokens: 1024, temperature: 1.0, top_p: 0.95, presence_penalty: 1.5, extra_body: { top_k: 20 } }python请求方式fromopenaiimportOpenAI clientOpenAI(api_keyEMPTY,base_urlhttp://localhost:8000/v1,timeout3600)messages[{role:user,content:你好请你帮我生成一个关于春天的五言绝句},]chat_responseclient.chat.completions.create(modelQwen3-0.6B,messagesmessages,max_tokens1024,temperature1.0,top_p0.95,presence_penalty1.5,extra_body{top_k:20,},)print(Chat response:,chat_response)请求参数说明:参数值说明modelQwen3-0.6B模型名称部署路径messages—对话消息列表max_tokens1024最大生成 token 数temperature1.0采样温度越高越随机top_p0.95核采样概率阈值从概率累积达95%的token中采样presence_penalty1.5存在惩罚抑制已出现token的重复top_k20Top-K 采样仅从概率最高的20个token中采样性能测试vllm bench serve --base-url http://localhost:8000\--backendvllm\--modelQwen3-0.6B\--tokenizerQwen3-0.6B\--dataset-name random\--input-len512\--output-len512\--num-prompts10\--num-warmups3\--max-concurrency1\--save-result\--result-dir /path/to/your_save_dir\--result-filename qwen3-0.6b_text_input512_output512_request1_num10.json参数说明:参数值说明--base-urlhttp://localhost:8000被测服务地址--backendvllm后端类型vllm 原生接口--modelQwen3-0.6B模型名称与部署路径一致--tokenizerQwen3-0.6Btokenizer 路径--dataset-namerandom数据集类型随机生成输入--input-len512每条输入 token 长度--output-len512每条输出 token 长度--num-prompts10测试请求总数--num-warmups3预热请求数不计入统计--max-concurrency1最大并发数--save-result—保存测试结果到文件--result-dir/path/to/your_save_dir结果保存目录--result-filenameqwen3-0.6b_text_...json结果文件名

相关新闻

实时辩论AI裁判开发实战:WebSocket语音链路与LLM评分设计

实时辩论AI裁判开发实战:WebSocket语音链路与LLM评分设计

之前在做实时语音类项目时,经常要在“低延迟交互”和“大模型判断质量”之间做取舍:WebSocket 推流容易做,但到了 AI 裁判这一层,既要听懂口语化表达,又要判断辩论逻辑,稍不注意延迟就飙到不可用。本文从零…

2026/10/24 9:38:27 阅读更多 →
【TriCore-OS】IOC

【TriCore-OS】IOC

文章目录1. IOC概念与定位1.1 与其他通信机制的对比1.2 IOC的两种工作模式2. 数据结构层级2.1 核心配置类型2.2 发送方/接收方配置2.3 数据类型支持2.4 队列节点(仅Send/Receive模式)3. 锁机制(核间同步核心)3.1 跨核锁的实现3.2 …

2026/10/29 12:55:07 阅读更多 →
Docker Compose部署方式

Docker Compose部署方式

视频监控领域AI项目整体流程可以概括为: 训练 → 导出 → 验证 → 模型版本化 → 构建应用镜像 → 模型外置挂载 → Compose 编排 → GPU/功能验收 → 灰度发布 → 监控 → 升级或回滚。 部署工作是项目落地必要一环,一般采用“Docker Compose 程序模型…

2026/10/27 10:49:23 阅读更多 →

最新新闻

Electron桌面应用开发实战:从环境搭建到打包发布全流程

Electron桌面应用开发实战:从环境搭建到打包发布全流程

做前端这些年,我大部分时间都在跟浏览器标签页打交道,直到第一次把桌面应用跑起来,才发现原来自己一直被限制在地址栏和刷新按钮围起来的框框里。Electron这个词,最开始是在某段时间频繁出现在同事的讨论里,一个用HTML…

2026/11/1 0:24:43 阅读更多 →
滑盖智能锁T109深度解析:结构原理、安装调试与故障排查

滑盖智能锁T109深度解析:结构原理、安装调试与故障排查

简介:亚太天能T109滑盖智能锁产品说明书是一份PDF格式的官方技术文档,主要面向智能锁安装人员、终端用户及售后维护者,帮助快速掌握产品安装、配置与常见故障处理。全包仅1个PDF文件,大小4.37MB,内容结构清晰&#xff…

2026/10/31 10:20:19 阅读更多 →
PMSM弱磁控制原理与Simulink建模:高速AGV驱动系统设计指南

PMSM弱磁控制原理与Simulink建模:高速AGV驱动系统设计指南

上个月我在调试一台高速AGV的驱动系统,整车要求空载跑到8m/s,电机转速已经拉到额定点,驱动器的输出电压也顶到了母线电压极限附近。再往上踩速度指令,转速纹丝不动,三相电流反而开始震荡。那会儿我的第一反应就是&…

2026/10/31 10:20:23 阅读更多 →
C++核心知识点:从内存管理到STL的实战指南

C++核心知识点:从内存管理到STL的实战指南

C 这门语言我前前后后折腾了十几年,用它写过嵌入式驱动、做过游戏服务端,也搭过基础组件库。每次看到新人一头扎进"C 核心知识点"这个搜索词,我其实挺感慨的——这门语言的难点从来不是语法多,而是知识点之间的耦合太深…

2026/11/1 1:06:58 阅读更多 →
T109滑盖智能锁怎么装?安装调试与故障排查全攻略

T109滑盖智能锁怎么装?安装调试与故障排查全攻略

简介:亚太天能T109滑盖智能锁产品说明书以PDF格式发布,适合智能锁用户、安装人员与售后维修人员阅读。内容围绕T109系列指纹密码刷卡锁展开,先介绍前面板、后面板、锁体、机械钥匙、电池盒盖等部件名称与功能,再给出完整安装步骤&…

2026/10/31 10:30:19 阅读更多 →
LLM知识降熵:从信息垄断到理解权下放

LLM知识降熵:从信息垄断到理解权下放

你有没有过这种经历:翻开源码注释、论文摘要或者一份专业报告,每个字都认识,连在一起却像天书。想找人聊聊,身边要么没人懂,要么懂的懒得跟你解释。后来我试着把同一段内容丢给一个大语言模型,几秒钟之后&a…

2026/10/31 9:29:43 阅读更多 →

日新闻

周新闻

月新闻