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通义千问2.5-7B-Instruct快速上手：Jupyter+WebUI双模式部署教程

1. 引言

1.1 学习目标

本文旨在为开发者提供一份完整、可落地的通义千问2.5-7B-Instruct模型本地化部署指南，涵盖从环境准备到实际运行的全过程。通过本教程，您将掌握：

• 如何使用vLLM高效加载 Qwen2.5-7B-Instruct 模型
• 如何集成Open WebUI实现可视化交互界面
• 如何在 Jupyter Notebook 中直接调用模型进行推理
• 双模式（WebUI 与 Jupyter）自由切换的部署架构设计

最终实现一个支持网页访问和编程接口调用的本地大模型服务系统。

1.2 前置知识

建议读者具备以下基础： - 熟悉 Python 编程语言 - 了解 Docker 容器技术基本概念 - 拥有 Linux 或类 Unix 系统操作经验（如 Ubuntu） - 显卡为 NVIDIA GPU（推荐 RTX 3060 及以上，显存 ≥12GB）

1.3 教程价值

本教程采用工程化视角，结合自动化脚本与模块化配置，避免手动依赖安装带来的兼容性问题。所有组件均基于最新稳定版本构建，确保高可用性和性能优化，适合用于个人实验、教学演示或轻量级生产环境原型开发。

2. 环境准备与依赖安装

2.1 硬件要求

注意：若使用量化版本（如 GGUF Q4_K_M），可在消费级显卡上运行，但响应速度会略有下降。

2.2 软件依赖

请确保系统已安装以下软件：

# Ubuntu/Debian 示例 sudo apt update sudo apt install -y docker.io docker-compose nvidia-driver-535 nvidia-docker2 git

启用 NVIDIA 容器运行时：

sudo systemctl restart docker sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

验证 GPU 是否可用：

nvidia-smi

输出应显示当前驱动版本及 GPU 使用状态。

3. vLLM + Open-WebUI 部署方案详解

3.1 架构设计概述

本方案采用微服务架构，核心组件包括：

• vLLM：高性能推理引擎，负责模型加载与 token 生成
• Open WebUI：前端可视化界面，提供聊天、对话管理功能
• Nginx（可选）：反向代理，统一端口暴露服务
• Docker Compose：容器编排工具，实现一键启动多服务

数据流路径如下：

用户请求 → Open WebUI → vLLM API → 模型推理 → 返回结果 → WebUI 展示

3.2 创建项目目录结构

mkdir -p qwen-deploy/{config,data,scripts} cd qwen-deploy

创建docker-compose.yml文件：

version: '3.8' services: vllm: image: vllm/vllm-openai:latest container_name: vllm-qwen runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all command: - "--model" - "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct" - "--dtype" - "auto" - "--gpu-memory-utilization" - "0.9" - "--max-model-len" - "131072" - "--enable-auto-tool-choice" - "--tool-call-parser" - "qwen" ports: - "8000:8000" deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu] webui: image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main container_name: open-webui depends_on: - vllm environment: - OLLAMA_BASE_URL=http://vllm:8000/v1 ports: - "7860:8080" volumes: - ./data:/app/backend/data

3.3 启动服务集群

执行命令启动容器：

docker-compose up -d

首次运行将自动拉取镜像并下载模型（约 28GB），耗时取决于网络带宽。

查看日志确认启动状态：

docker logs -f vllm-qwen

当出现Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000表示 vLLM 已就绪。

等待几分钟后，Open WebUI 也将启动成功。

4. WebUI 模式使用指南

4.1 访问 Web 界面

打开浏览器访问：

http://localhost:7860

首次访问需注册账号。根据提示完成注册流程。

演示账号信息

• 账号：kakajiang@kakajiang.com
• 密码：kakajiang

登录后进入主界面，即可开始与 Qwen2.5-7B-Instruct 进行对话。

4.2 功能特性演示

支持百万级上下文输入

上传包含数万字的技术文档或小说章节，模型可准确提取关键信息并回答相关问题。

函数调用（Function Calling）

模型原生支持工具调用协议，可通过 JSON Schema 定义外部函数接口，适用于构建 AI Agent 应用。

示例 schema：

{ "name": "get_weather", "description": "获取指定城市的天气信息", "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": {"type": "string", "description": "城市名称"} }, "required": ["city"] } }

JSON 强制输出格式

通过提示词控制模型输出结构化 JSON 数据，便于程序解析：

请以 JSON 格式返回今日北京气温、湿度和风速。

输出示例：

{"temperature": "5°C", "humidity": "60%", "wind_speed": "3m/s"}

5. Jupyter Notebook 集成调用

5.1 启动 Jupyter 服务

我们通过额外容器运行 JupyterLab，以便在代码中直接调用模型 API。

创建jupyter/Dockerfile：

FROM python:3.10-slim RUN pip install jupyter requests numpy pandas matplotlib EXPOSE 8888 CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--allow-root", "--no-browser"]

更新docker-compose.yml添加 jupyter 服务：

jupyter: build: ./jupyter container_name: jupyter-qwen ports: - "8888:8888" volumes: - ./notebooks:/notebooks

重启服务：

docker-compose down && docker-compose up -d

5.2 在 Notebook 中调用模型

访问：

http://localhost:8888

创建新.ipynb文件，输入以下代码：

import requests import json # vLLM OpenAI 兼容接口地址 url = "http://localhost:8000/v1/chat/completions" headers = { "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", "messages": [ {"role": "user", "content": "请用 Python 写一个快速排序函数"} ], "temperature": 0.7, "max_tokens": 512 } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) result = response.json() print(result["choices"][0]["message"]["content"])

运行后即可获得高质量代码生成结果。

5.3 切换 WebUI 与 Jupyter 的端口映射

如需通过 Jupyter 访问 WebUI 界面，只需将 URL 中的8888替换为7860即可。

反之亦然，两者共存且互不干扰。

6. 性能优化与常见问题

6.1 推理性能调优建议

对于低显存设备，可启用量化：

--quantization awq # 或 gptq

需更换对应量化模型 ID，例如Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ

6.2 常见问题解答

Q1：启动时报错CUDA out of memory

A：尝试降低gpu-memory-utilization至 0.8，并关闭其他占用显存的程序。也可启用 AWQ/GPTQ 量化模型。

Q2：WebUI 无法连接 vLLM

A：检查OLLAMA_BASE_URL是否指向正确的内部服务名（http://vllm:8000/v1），而非localhost。

Q3：中文输出乱码或断句异常

A：确保客户端使用 UTF-8 编码，且提示词明确指定语言风格，如“请用标准中文回答”。

Q4：如何更换模型？

A：仅需修改docker-compose.yml中的--model参数值，例如替换为Qwen/Qwen2.5-1.8B-Instruct即可切换小模型。

7. 总结

7.1 核心收获回顾

本文详细介绍了如何在本地环境中部署通义千问2.5-7B-Instruct模型，实现了Jupyter 与 WebUI 双模式并行运行的灵活架构。主要成果包括：

• 成功搭建基于 vLLM 的高性能推理服务
• 集成 Open WebUI 提供图形化交互体验
• 实现 Jupyter Notebook 对模型 API 的直接调用
• 提供完整的容器化部署方案，便于迁移与复用

该方案兼顾易用性与扩展性，既适合初学者快速体验大模型能力，也满足开发者进行二次开发的需求。

7.2 下一步学习建议

• 尝试接入 LangChain 构建 RAG 应用
• 使用 LlamaIndex 对接私有知识库
• 探索 LoRA 微调定制专属模型
• 部署至云服务器实现远程访问

7.3 资源推荐

• vLLM 官方文档
• Open WebUI GitHub 仓库
• Qwen 模型主页（Hugging Face）

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