qwen能用onnx部署吗

是的，通义千问（Qwen）的大模型可以通过 ONNX 格式进行部署，但需要满足一些前提条件，并经过特定的转换和优化步骤。

下面为你详细说明：

✅ 一、什么是 ONNX？

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的神经网络模型交换格式，支持跨框架（如 PyTorch、TensorFlow）和跨平台（CPU/GPU、边缘设备）部署。它允许你将训练好的模型导出为 .onnx 文件，然后在推理引擎（如 ONNX Runtime、TensorRT）上高效运行。

✅ 二、Qwen 能否导出为 ONNX？

✅ 官方支持情况（截至 2025 年）

• Qwen 官方目前并未直接提供 ONNX 格式的预编译模型下载。

• 但 Qwen 的开源版本（如 Qwen1.5、Qwen2 等）是基于 PyTorch 实现的，而 PyTorch 支持将模型导出为 ONNX。

• 因此，你可以自行将 Hugging Face 上发布的 Qwen 模型（如 Qwen/Qwen1.5-0.5B）导出为 ONNX 格式。

🔍 说明：目前主要适用于 较小参数量的 Qwen 模型（如 0.5B、1.8B），因为大模型（7B+）在导出和推理时对内存和算力要求极高，且 ONNX 对动态输入、自定义算子的支持有限。

✅ 三、如何将 Qwen 导出为 ONNX？

以下是基本流程（以 Qwen1.5-0.5B 为例）：

步骤 1：安装依赖

pip install torch transformers onnx onnxruntime

步骤 2：编写导出脚本（示例）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 加载模型和 tokenizer
model_name = "Qwen/Qwen1.5-0.5B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 设置为推理模式
model.eval()

# 构造示例输入
prompt = "你好，通义千问"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
input_ids = inputs["input_ids"]

# 导出配置
onnx_path = "qwen_05b.onnx"
dynamic_axes = {
    "input_ids": {0: "batch", 1: "sequence"},
    "output": {0: "batch", 1: "sequence"}
}

# 导出 ONNX 模型
torch.onnx.export(
    model,
    input_ids,
    onnx_path,
    export_params=True,
    opset_version=14,
    do_constant_folding=True,
    input_names=["input_ids"],
    output_names=["output"],
    dynamic_axes=dynamic_axes,
    use_external_data_format=False  # 小模型可设为 False
)

print(f"ONNX 模型已导出至: {onnx_path}")

⚠️ 注意：

• 大多数 LLM 使用 动态长度序列，所以必须设置 dynamic_axes。

• 某些操作（如 Rotary Position Embedding）可能不完全兼容 ONNX，需添加 --use_cache=False 或修改模型代码。

• 推荐使用 transformers + optimum 工具链进行更稳定导出。

✅ 四、使用 Optimum 进行优化导出（推荐）

Hugging Face Optimum 是一个专门用于模型优化和 ONNX 导出的库，支持 Qwen 等主流模型。

pip install optimum[onnxruntime]

导出命令（CLI）：

optimum-cli export onnx \
  --model Qwen/Qwen1.5-0.5B \
  --task text-generation \
  ./onnx/qwen-05b

这会自动处理兼容性问题，并生成优化后的 ONNX 模型。

✅ 五、使用 ONNX Runtime 进行推理

import onnxruntime as ort
import numpy as np
from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-0.5B")

# 加载 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession("onnx/qwen-05b/model.onnx")

# 输入处理
prompt = "请介绍一下杭州"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="np")
input_ids = inputs["input_ids"]

# 推理
outputs = session.run(
    output_names=None,
    input_feed={"input_ids": input_ids}
)

# 解码输出
next_token_logits = outputs[0][:, -1, :]
next_token = np.argmax(next_token_logits, axis=-1)
response = tokenizer.decode(next_token, skip_special_tokens=True)
print(response)

✅ 六、适用场景与限制

✅ 七、进阶优化建议

1. 量化压缩：使用 ONNX 的量化工具（onnxruntime-tools）进行 INT8 量化，减小模型体积，提升推理速度。

2. TensorRT 加速：将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎，在 NVIDIA GPU 上获得极致性能。

3. KV Cache 导出：为了支持自回归生成，建议导出时启用 use_cache=True 并导出 past_key_values，提升生成效率。

✅ 总结

如果你有具体的部署目标（如 Windows、Linux、Web、Android、嵌入式设备），我可以提供更详细的部署方案和优化建议。需要吗？