目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。
另外，使用 Docker 实现便捷测试成为一种高效的解决方案。通过将模型及其运行环境封装在 Docker 容器中，开发者可以确保模型在不同环境下的行为一致性，避免由于环境差异导致的不可预见的错误。Docker 的轻量级特性使得测试可以迅速部署和迭代，不论是本地测试还是在云端的部署，都能通过一键命令快速拉取和启动所需的容器。
在本篇学习中，将使用docker集成vllm实现模型推理加速，并使用工具可以增强模型的能力和准确性，使其能够执行特定任务、获取实时信息、提高效率并降低计算负担，同时改善用户使用体验和灵活性，从而显著提升模型的实用性和性能。
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。
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