本文介绍了如何使用vLLM部署Qwen大语言模型进行推理。首先创建Python环境并安装依赖包，通过HuggingFace下载Qwen3-4B模型。然后分别演示了使用transformers和vLLM进行推理的方法：transformers通过编写Python脚本实现本地推理；vLLM则可以直接部署为API服务，通过curl发送请求获取模型响应。文中还展示了模型在伦理问题上的严谨回答，明确拒绝了虚假身份的要求，坚持事实立场。整个过程涵盖了从环境配置到模型部署的完整流程，为开发者提供了大模型本地部署的实用参考
Qwen3-4B-Thinking-Gemini-Distill部署教程：GitOps工作流管理模型版本与配置更新
Qwen3-4B-Thinking-Gemini-Distill部署教程：GitOps工作流管理模型版本与配置更新本文介绍了如何使用 vLLM 部署 Qwen 大语言模型 进行推理 首先创建 Python 环境并安装依赖包 通过 HuggingFace 下载 Qwen 3 4 B 模型 然后分别演示了使用 transformers 和 vLLM 进行推理 的方法 transformers 通过编写 Python 脚本实现本地推理 vLLM 则可以直接部署 为 API 服务 通过 curl 发送请求获取模型 响应 文中还展示了模型
大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。
PRD 里如何生成又专业又好看的图
上一篇
2026-04-27 21:27
满穗
下一篇
2026-04-27 21:25
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/279016.html