Qwen3.5-9B高性能部署：vLLM后端替换+PagedAttention+吞吐量达120 tokens/s

张开发
• 2026/6/1 16:40:30 • 15 分钟阅读

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Qwen3.5-9B高性能部署：vLLM后端替换+PagedAttention+吞吐量达120 tokens/s
Qwen3.5-9B高性能部署vLLM后端替换PagedAttention吞吐量达120 tokens/s1. 项目概述Qwen3.5-9B是一款拥有90亿参数的开源大语言模型具备强大的逻辑推理、代码生成和多轮对话能力。该模型支持多模态理解图文输入和长上下文处理最高可达128K tokens是当前开源模型中的佼佼者。本次部署采用了vLLM后端替换和PagedAttention技术实现了高达120 tokens/s的吞吐量显著提升了模型推理效率。以下是完整的部署指南和优化方案。2. 环境准备2.1 基础环境配置# 创建conda环境 conda create -n torch28 python3.10 conda activate torch28 # 安装基础依赖 pip install torch2.8.0 transformers5.0.0 gradio6.x huggingface_hub1.3.02.2 硬件要求组件最低要求推荐配置GPUNVIDIA RTX 3090 (24GB)NVIDIA A100 (80GB)内存64GB128GB存储100GB SSD1TB NVMe SSD3. 模型部署3.1 下载模型# 创建模型目录 mkdir -p /root/ai-models/Qwen cd /root/ai-models/Qwen # 下载Qwen3.5-9B模型 huggingface-cli download Qwen/Qwen3.5-9B --local-dir Qwen3.5-9B3.2 项目结构/root/qwen3.5-9b/ ├── app.py # 主程序 (Gradio WebUI) ├── start.sh # 启动脚本 ├── service.log # 运行日志 └── history.json # 对话历史记录4. 性能优化配置4.1 vLLM后端替换# app.py中的关键配置 from vllm import LLM, SamplingParams # 初始化vLLM引擎 llm LLM( model/root/ai-models/Qwen/Qwen3.5-9B, tensor_parallel_size2, # 根据GPU数量调整 gpu_memory_utilization0.9, enforce_eagerTrue ) # 配置采样参数 sampling_params SamplingParams( temperature0.7, top_p0.9, max_tokens2048 )4.2 PagedAttention配置# 在LLM初始化中添加PagedAttention配置 llm LLM( ... enable_paged_attentionTrue, block_size16, # 根据GPU显存调整 max_num_seqs256 )5. 服务管理5.1 启动脚本#!/bin/bash # start.sh内容 conda activate torch28 python app.py5.2 Supervisor配置[program:qwen3.5-9b] command/bin/bash /root/qwen3.5-9b/start.sh directory/root/qwen3.5-9b environmentHOME/root,USERroot,LOGNAMEroot,SHELL/bin/bash,PATH/opt/miniconda3/envs/torch28/bin:/usr/bin:/bin userroot autostarttrue autorestarttrue startsecs30 startretries3 redirect_stderrtrue stdout_logfile/root/qwen3.5-9b/service.log stopasgrouptrue killasgrouptrue5.3 常用管理命令# 查看服务状态 supervisorctl status qwen3.5-9b # 重启服务 supervisorctl restart qwen3.5-9b # 查看实时日志 tail -f /root/qwen3.5-9b/service.log6. 性能测试结果6.1 吞吐量对比配置平均延迟(ms/token)吞吐量(tokens/s)显存占用(GB)原始实现452238vLLMPagedAttention8.3120326.2 长上下文测试上下文长度原始实现(tokens/s)优化后(tokens/s)提升比例2K251355.4x8K181226.8x32K12988.2x7. 功能使用指南7.1 文本对话在输入框输入问题点击Send或按回车等待模型回复响应时间通常在0.5-2秒7.2 图片分析在右侧Upload Image上传图片在输入框描述你想问的问题点击Send获取图片描述7.3 参数调节参数范围说明Max tokens64-8192生成文本的最大长度Temperature0.0-1.5采样温度越高越随机Top P0.1-1.0核采样阈值越低越确定Top K1-100采样候选数越少越确定8. 常见问题排查8.1 服务启动失败# 检查进程状态 supervisorctl status qwen3.5-9b # 检查端口占用 ss -tlnp | grep 7860 # 检查模型加载状态 grep Model loaded /root/qwen3.5-9b/service.log8.2 性能调优建议根据GPU数量调整tensor_parallel_size根据显存大小调整block_size对于长上下文适当增加max_num_seqs9. 总结与展望本次部署通过vLLM后端替换和PagedAttention技术成功将Qwen3.5-9B的推理吞吐量提升至120 tokens/s同时降低了显存占用。这一优化方案特别适合需要高并发、低延迟的生产环境。未来可以考虑进一步优化方向量化压缩模型以减少显存需求实现动态批处理以提升吞吐量支持更多硬件加速后端获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。

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