Qwen模型在vLLM框架中的正确使用方式解析

引言

在大型语言模型的实际部署中，vLLM框架因其高效的推理能力而广受欢迎。然而，在使用Qwen系列模型时，开发者经常会遇到关于如何正确处理输入格式的困惑。本文将深入剖析Qwen模型在vLLM框架中的正确使用方法，帮助开发者避免常见的错误。

Qwen模型版本差异

Qwen模型目前存在两个主要版本分支，它们在处理方式上有显著区别：

1. Qwen 1.0系列：这一版本的模型需要使用trust_remote_code=True参数加载，其tokenizer不支持apply_chat_template方法。对于对话模型(Qwen-Chat)，开发者需要手动按照ChatML格式构造输入。

2. Qwen 1.5系列：采用了与Hugging Face生态更兼容的设计，tokenizer内置了apply_chat_template方法，可以直接使用标准化的方式处理对话输入。

基础模型与对话模型的区别

理解基础模型和对话模型的区别至关重要：

• 基础模型：仅支持文本续写功能，输入什么就继续生成什么，不需要特殊模板
• 对话模型：需要特定的对话模板(如ChatML)来组织对话历史，模型才能理解对话上下文

vLLM框架中的使用实践

对于Qwen 1.0系列

使用Qwen 1.0的对话模型时，必须手动构造ChatML格式的输入：

1. 按照<|im_start|>system、<|im_start|>user、<|im_start|>assistant等标记组织对话
2. 将构造好的文本传递给tokenizer进行编码
3. 将编码后的token IDs输入vLLM的generate方法

对于Qwen 1.5系列

得益于与Hugging Face生态的深度整合，Qwen 1.5提供了更标准化的使用方式：

1. 直接使用tokenizer的apply_chat_template方法自动构造符合ChatML格式的输入
2. 该方法会自动处理对话历史的组织和特殊标记的添加
3. 生成的文本可以直接传递给vLLM进行推理

最佳实践建议

1. 明确模型类型：首先确认使用的是基础模型还是对话模型，以及具体的Qwen版本

2. 版本适配：

   • Qwen 1.0：手动构造ChatML输入
   • Qwen 1.5：优先使用apply_chat_template

3. 性能考量：vLLM框架的优势在于高效推理，正确的输入格式处理不会影响其性能优势

4. 未来兼容性：随着生态发展，建议新项目优先采用Qwen 1.5及更高版本，以获得更好的社区支持

常见问题解答

Q：为什么有时候需要手动构造输入，有时候又可以用apply_chat_template？

A：这取决于具体的Qwen版本。Qwen 1.0由于开发时间较早，没有实现标准化的模板应用方法，而Qwen 1.5则完全遵循了Hugging Face的最新标准。

Q：如果错误地使用了不匹配的输入格式会怎样？

A：模型可能无法正确理解输入意图，生成质量会显著下降。对于对话模型，缺少必要的ChatML标记会导致模型无法区分系统指令、用户输入和助手回复。

结论

正确使用Qwen模型在vLLM框架中进行推理，关键在于理解模型版本差异和类型区别。随着Hugging Face生态的标准化进程，推荐开发者优先使用Qwen 1.5及以上版本，并充分利用apply_chat_template方法，这样可以获得最佳的开发体验和社区支持。对于仍在使用Qwen 1.0的项目，则需要严格按照ChatML规范手动构造输入，确保模型能够正确理解对话上下文。