即刻拥有 QwQ-32B，性能比肩全球最强开源推理模型

本演示将介绍如何通过百炼平台调用 QwQ-32B 开源模型。百炼平台提供的标准化 API 接口，免去了自行构建模型服务基础设施的麻烦，并支持负载均衡及自动扩缩容，确保了 API 调用的高稳定性。此外，结合使用 Chatbox 可视化界面客户端，用户无需进行命令行操作，即可通过直观的图形界面轻松完成 QwQ 模型的配置与使用。

本方案旨在介绍如何将QwQ-32B开源模型部署到人工智能平台 PAI。Model Gallery 组件提供了一个丰富多样的模型资源库，使用户能够轻松地查找、部署、训练和评估模型。PAI-EAS 则提供了高性能的模型推理服务，支持多种异构计算资源，并配备了一套完整的运维和监控系统，确保服务的稳定性和高效性。用户还可以使用 PAI-DSW 和 PAI-DLC 进行模型的微调训练，以便更好地满足特定业务场景的需求，进一步提高模型的性能、准确性和适用性。

本方案介绍如何快速在 GPU 云服务器上，通过 vLLM 模型推理框架部署QwQ-32B 开源版。若采用单机部署，需在 GPU 服务器上单独部署 vLLM 推理服务，并加载所需的大规模模型，从而提供标准化的 OpenAPI 接口服务。此外，模型文件将被安全地存储在对象存储服务中，以保障数据的安全与高效访问。若采用集群部署，我们利用 Ray Cluster 来实现高效的分布式计算，支持 vLLM 推理服务的部署以及大规模模型的加载。