如何运行 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507：完整部署指南

大约 4 分钟

如何运行 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507：完整指南

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 是一款先进的大型语言模型（LLM），设计用于多样化的自然语言处理任务，包括指令跟随和多语言支持。运行该模型需要搭建合适的环境、框架和工具。以下是一个简单易懂的分步方法，帮助您高效部署和使用 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。

1. 前提条件与环境搭建

在开始运行模型之前，请确保您的系统满足必要的硬件和软件要求：

硬件： 理想情况下，您需要一台高显存的机器——大多数实现建议推理时至少需要 30GB 显存，较大规模部署则需 88GB。
软件： Python 3.8 及以上版本，支持 CUDA 的 GPU 驱动，以及常用深度学习框架如 PyTorch 或 VLLM。
框架： 您可以通过多种框架运行 Qwen3-235B，包括 Hugging Face Transformers、vLLM，或用于优化推理的自定义引擎如 llama.cpp。

2. 下载模型

该模型可在 Hugging Face Hub 上获取，地址为 Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。您可以直接使用 Hugging Face 的 transformers 库加载模型，或者通过命令行工具，如下所示：

# 示例：使用 vLLM 来服务模型
vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --max-model-len 262144

该命令启动了一个针对大型模型优化的服务器，采用张量并行技术，这对于高效处理 220 亿参数规模至关重要。

3. 使用推理框架运行模型

使用 vLLM

vLLM 是部署大型模型如 Qwen3 的推荐引擎之一。您可以在本地或服务器上运行：

python -m vllm.serve --model-path Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --context-length 262144

使用 Hugging Face Transformers

您也可以使用 Hugging Face 的 transformers 库进行推理：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = "Write a detailed explanation of how to deploy large language models."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))