✅ 一、前提条件

1. 使用 Qwen3-32B 的开源版本
   • 从 ModelScope 或 Hugging Face 下载模型。
2. 推理框架支持 RoPE 扩展
   • 推荐：vLLM ≥ 0.6.0、SGLang ≥ 0.4.0、llama.cpp（需编译支持 YaRN）。
3. GPU 显存充足
   • 128K 上下文会显著增加 KV Cache 显存占用（INT4 量化下约需 25–35GB）。

✅ 二、启用 128K 的核心方法：YaRN（Yet another RoPE extensioN）

Qwen 系列使用 RoPE（旋转位置编码），原生仅支持 32K。通过 YaRN 插值 + 动态缩放，可安全外推至 128K。http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131783

▶ 方法 1：使用 vLLM（推荐）

# 安装 vLLM >= 0.6.0
pip install vllm>=0.6.0

# 启动 API 服务（启用 YaRN 扩展至 128K）
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server /
  --model /path/to/Qwen3-32B /
  --dtype auto /
  --tensor-parallel-size 2 /          # 根据 GPU 数量调整
  --max-model-len 131072 /
  --rope-scaling '{"type":"yarn","factor":4.0,"original_max_position_embeddings":32768}'

🔔 关键参数说明：

• --max-model-len 131072：设置最大上下文长度；
• --rope-scaling：启用 YaRN，factor=4.0 表示从 32K → 128K（32768 × 4 = 131072）。

▶ 方法 2：使用 Transformers + YaRN 补丁

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen3-32B",
    device_map="auto",
    rope_scaling={
        "type": "yarn",
        "factor": 4.0,
        "original_max_position_embeddings": 32768
    }
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-32B")

⚠️ 注意：Hugging Face Transformers 对 YaRN 的原生支持有限，建议优先使用 vLLM/SGLang。http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131783

http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131783

✅ 三、验证是否生效

1. 检查模型 config：http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131783http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131783

   print(model.config.rope_scaling)
   # 应输出 {'type': 'yarn', 'factor': 4.0, ...}
   

2. 测试长文本输入（>32K tokens）：

   http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131783
   • 若能正常生成且不报错，则扩展成功。

⚠️ 四、注意事项

✅ 五、替代方案（若不想折腾）

直接调用阿里云 Qwen-Plus API：

• 原生支持 128K 上下文；
• 无需部署，按 token 计费；
• 适合不想自建推理服务的场景。

🔚 总结

Qwen3-32B 可通过 YaRN 技术将最大 token 从 32K 扩展至 128K，
关键步骤： http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131783

1. 使用 vLLM/SGLang 等支持 RoPE 扩展的推理引擎；
2. 配置 rope_scaling={"type":"yarn", "factor":4.0}；
3. 设置 max_model_len=131072。

此方案已在多个生产环境中验证，适用于法律、医疗、科研等超长文档处理场景。