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Qwen-7B-Chat 本地化部署使用

news 来源：原创 2025/8/28 4:36:51

通义千问 简介

通义千问是阿里云推出的超大规模语言模型，以下是其优缺点：

优点

  1. 强大的基础能力：具备语义理解与抽取、闲聊、上下文对话、生成与创作、知识与百科、代码、逻辑与推理、计算、角色扮演等多种能力。可以续写小说、编写邮件、解答学习问题、生成创意文案等，还能辅助程序员写代码、读代码、查bug、优化代码，支持200多种编程语言。
  2. 多模态理解：通义千问2.0版本支持文本回答、图片理解、文档解析三种模式，用户可以上传图片和文档并询问与之相关的问题。例如通义智文可智能阅读网页、论文、图书和文档，帮助用户获取提要和概述，通义听悟可对音频内容进行转写、翻译、角色分离等多种处理。
  3. 模型优化与创新：采用了transformer框架，并对架构进行了多处修改，如选择不受限的嵌入方法、采用ROPE位置编码并使用FP32精确度、在模型中移除大多数层的偏差并在QKV注意力层添加偏差、采用Swiglu激活函数等，提高了模型的性能表现和精确度。还利用简单的免训练技术扩展上下文长度，包括NTK感知插值、动态NTK感知插值、logn - scaling、window attention等，有效扩展了Transformer模型的上下文长度，而不影响计算效率或准确性。
  4. 开源与生态发展：不断推进模型的开源进展，开源了多种参数规模的模型以及多模态大模型，如Qwen - 7B、Qwen - 14B、Qwen - 72B等，累计下载量超过150万，催生出150多款新模型、新应用，推动了AI领域的技术交流和发展。
  5. 成本效益优势：发布的推理模型QwQ - 32B参数规模为320亿，性能与激活参数370亿的DeepSeek - R1相当，通过精简参数降低了部署成本，为行业提供了更具性价比的解决方案，适用于实时性要求较高的应用场景，可在保证输出质量的前提下，显著降低算力成本。
  6. 安全与合规性：阿里云为通义千问提供安全可隔离的专属数据存储空间，通过服务器端加密机制，实现高安全性、高合规性的数据保护，保障用户数据隐私。

缺点

  1. 特定任务表现待提升：在一些非常专业、精细的特定任务上，可能还需要进一步优化和训练才能达到更理想的效果。例如在复杂的科学计算、某些专业领域的深度分析等方面，可能不如专门针对这些领域开发的模型表现出色。
  2. 存在错误和不准确情况：尽管通义千问具有强大的知识理解和生成能力，但像其他大语言模型一样，也可能会生成错误或不准确的信息，尤其是在处理一些复杂、模糊或罕见的问题时。
  3. 多语言处理局限：虽然预训练数据涉及多语言，但主要以中文和英文为主，在处理其他小语种语言任务时，可能不如专门的多语言模型表现好。
  4. 商业化落地挑战：对于其开源模型，在商业化落地过程中，面临着技术迭代速度快、行业竞争压力大、在具体行业中的适配性需验证等问题，例如医疗、金融等领域对模型精度和合规性要求极高，需要进一步探索如何满足这些领域的实际需求。

下载模型

git clone https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat.git

git clone https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-1_8B-Chat.git

下载Qwen

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen.git

安装依赖、启动

cd /mnt/workspace/Qwen-7B-Chat/Qwenpip install -r requirements.txt pip install -r requirements_web_demo.txt python web_demo.py

web_demo.py 代码

# Copyright (c) Alibaba Cloud.
#
# This source code is licensed under the license found in the
# LICENSE file in the root directory of this source tree."""A simple web interactive chat demo based on gradio."""
import os
from argparse import ArgumentParserimport gradio as gr
import mdtex2htmlimport torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig# 32G内存都没跑起来，只能跑小的，要么量化后再跑
#DEFAULT_CKPT_PATH = 'Qwen/Qwen-7B-Chat'
DEFAULT_CKPT_PATH = '/mnt/workspace/Qwen-7B-Chat/Qwen-1_8B-Chat'def _get_args():parser = ArgumentParser()parser.add_argument("-c", "--checkpoint-path", type=str, default=DEFAULT_CKPT_PATH,help="Checkpoint name or path, default to %(default)r")parser.add_argument("--cpu-only", action="store_true", help="Run demo with CPU only")parser.add_argument("--share", action="store_true", default=False,help="Create a publicly shareable link for the interface.")parser.add_argument("--inbrowser", action="store_true", default=False,help="Automatically launch the interface in a new tab on the default browser.")parser.add_argument("--server-port", type=int, default=8000,help="Demo server port.")parser.add_argument("--server-name", type=str, default="0.0.0.0",help="Demo server name.")args = parser.parse_args()return argsdef _load_model_tokenizer(args):tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.checkpoint_path, trust_remote_code=True, resume_download=True,)if args.cpu_only:device_map = "cpu"else:device_map = "auto"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(args.checkpoint_path,device_map=device_map,trust_remote_code=True,resume_download=True,).eval()config = GenerationConfig.from_pretrained(args.checkpoint_path, trust_remote_code=True, resume_download=True,)return model, tokenizer, configdef postprocess(self, y):if y is None:return []for i, (message, response) in enumerate(y):y[i] = (None if message is None else mdtex2html.convert(message),None if response is None else mdtex2html.convert(response),)return ygr.Chatbot.postprocess = postprocessdef _parse_text(text):lines = text.split("\n")lines = [line for line in lines if line != ""]count = 0for i, line in enumerate(lines):if "```" in line:count += 1items = line.split("`")if count % 2 == 1:lines[i] = f'<pre><code class="language-{items[-1]}">'else:lines[i] = f"<br></code></pre>"else:if i > 0:if count % 2 == 1:line = line.replace("`", r"\`")line = line.replace("<", "&lt;")line = line.replace(">", "&gt;")line = line.replace(" ", "&nbsp;")line = line.replace("*", "&ast;")line = line.replace("_", "&lowbar;")line = line.replace("-", "&#45;")line = line.replace(".", "&#46;")line = line.replace("!", "&#33;")line = line.replace("(", "&#40;")line = line.replace(")", "&#41;")line = line.replace("$", "&#36;")lines[i] = "<br>" + linetext = "".join(lines)return textdef _gc():import gcgc.collect()if torch.cuda.is_available():torch.cuda.empty_cache()def _launch_demo(args, model, tokenizer, config):def predict(_query, _chatbot, _task_history):print(f"User: {_parse_text(_query)}")_chatbot.append((_parse_text(_query), ""))full_response = ""for response in model.chat_stream(tokenizer, _query, history=_task_history, generation_config=config):_chatbot[-1] = (_parse_text(_query), _parse_text(response))yield _chatbotfull_response = _parse_text(response)print(f"History: {_task_history}")_task_history.append((_query, full_response))print(f"Qwen-Chat: {_parse_text(full_response)}")def regenerate(_chatbot, _task_history):if not _task_history:yield _chatbotreturnitem = _task_history.pop(-1)_chatbot.pop(-1)yield from predict(item[0], _chatbot, _task_history)def reset_user_input():return gr.update(value="")def reset_state(_chatbot, _task_history):_task_history.clear()_chatbot.clear()_gc()return _chatbotwith gr.Blocks() as demo:gr.Markdown("""\
<p align="center"><img src="https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/logo_qwen.jpg" style="height: 80px"/><p>""")gr.Markdown("""<center><font size=8>Qwen-Chat Bot</center>""")gr.Markdown("""\
<center><font size=3>This WebUI is based on Qwen-Chat, developed by Alibaba Cloud. \
(本WebUI基于Qwen-Chat打造，实现聊天机器人功能。)</center>""")gr.Markdown("""\
<center><font size=4>
Qwen-7B <a href="https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary">🤖 </a> | 
<a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B">🤗</a>&nbsp ｜ 
Qwen-7B-Chat <a href="https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary">🤖 </a> | 
<a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat">🤗</a>&nbsp ｜ 
Qwen-14B <a href="https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B/summary">🤖 </a> | 
<a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B">🤗</a>&nbsp ｜ 
Qwen-14B-Chat <a href="https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B-Chat/summary">🤖 </a> | 
<a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat">🤗</a>&nbsp ｜ 
&nbsp<a href="https://github.com/QwenLM/Qwen">Github</a></center>""")chatbot = gr.Chatbot(label='Qwen-Chat', elem_classes="control-height")query = gr.Textbox(lines=2, label='Input')task_history = gr.State([])with gr.Row():empty_btn = gr.Button("🧹 Clear History (清除历史)")submit_btn = gr.Button("🚀 Submit (发送)")regen_btn = gr.Button("🤔️ Regenerate (重试)")submit_btn.click(predict, [query, chatbot, task_history], [chatbot], show_progress=True)submit_btn.click(reset_user_input, [], [query])empty_btn.click(reset_state, [chatbot, task_history], outputs=[chatbot], show_progress=True)regen_btn.click(regenerate, [chatbot, task_history], [chatbot], show_progress=True)gr.Markdown("""\
<font size=2>Note: This demo is governed by the original license of Qwen. \
We strongly advise users not to knowingly generate or allow others to knowingly generate harmful content, \
including hate speech, violence, pornography, deception, etc. \
(注：本演示受Qwen的许可协议限制。我们强烈建议，用户不应传播及不应允许他人传播以下内容，\
包括但不限于仇恨言论、暴力、色情、欺诈相关的有害信息。)""")demo.queue().launch(share=args.share,inbrowser=args.inbrowser,server_port=args.server_port,server_name=args.server_name,)def main():args = _get_args()model, tokenizer, config = _load_model_tokenizer(args)_launch_demo(args, model, tokenizer, config)if __name__ == '__main__':main()

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编程日记 2025/8/25 22:51:07

数字化转型中的开源AI智能客服与S2B2C商城小程序的融合创新

摘要 数字经济时代&#xff0c;企业需通过技术重构用户交互与供应链体系。本文以“开源AI智能客服”“AI智能名片”及“S2B2C商城小程序”为核心&#xff0c;研究三者如何通过技术协同与场景化应用实现企业营销、客户服务与供应链管理的智能化升级。通过案例分析、技术架构设…...

编程日记 2025/8/24 11:13:59

2-Docker常用命令

1. Docker 帮助启动类命令 1.1 启动 docker&#xff1a; systemctl start docker [rootlocalhost ~]# systemctl start docker1.2 停止 docker&#xff1a; systemctl stop docker [rootlocalhost ~]# systemctl stop docke1.3 重启 docker&#xff1a; systemctl restart d…...

编程日记 2025/8/27 9:51:38

理解OSPF 特殊区域NSSA和各类LSA特点

本文基于上文 理解OSPF Stub区域和各类LSA特点 在理解了Stub区域之后&#xff0c;我们再来理解一下NSSA区域&#xff0c;NSSA区域用于需要引入少量外部路由&#xff0c;同时又需要保持Stub区域特性的情况 一、 网络总拓扑图 我们在R1上配置黑洞路由&#xff0c;来模拟NSSA区域…...

编程日记 2025/8/25 3:47:07

Chapter01_绪论

文章目录 数字图像处理导论⭐图像的分类数字图像处理的概念&#xff08;狭义&#xff09;⭐数字图像处理的基本特征图像分析 ⭐数字图像处理的组成⭐数字图像处理研究的基本内容 数字图像处理导论 ⭐图像的分类 模拟图像&#xff1a;二维空间和亮度值都是连续&#xff08;值&a…...

编程日记 2025/8/23 4:53:02

SDL显示YUV视频

文章目录 1. **宏定义和初始化**2. **全局变量**3. **refresh_video_timer 函数**4. **WinMain 函数**主要功能及工作流程&#xff1a;总结&#xff1a; 1. 宏定义和初始化 #define REFRESH_EVENT (SDL_USEREVENT 1) // 请求画面刷新事件 #define QUIT_EVENT (SDL…...

编程日记 2025/8/25 12:10:17

频域滤波函数 To 空域冲激响应函数

从频域滤波函数 H ( u , v ) H(u, v) H(u,v)到空域冲激响应函数 h ( x , y ) h(x, y) h(x,y)的变换。 不是冈萨雷斯这么简单的IDFT&#xff0c;有两次移位。这么费劲是因为DFT定义在第一象限。而且要求滤波器的尺寸为奇数&#xff0c;零的个数没有影响。 逆中心移位变换&…...

编程日记 2025/8/28 3:18:48

【C++】C++11＜包装器没写＞

文章目录 一、初始化列表的统一1.列表初始化2.initializer_list 二、声明1.auto2.decltype3.nullptr 三、范围for四、智能指针五、STL中的变化1.新容器arrayforward_list 2.接口 六、右值引用1.左值引用和右值引用2.右值引用的使用场景和意义3.左值引用和右值引用的价值和场景4…...

编程日记 2025/8/26 20:12:13

《如何避免虚无》速读笔记

文章目录 书籍信息概览躺派&#xff08;出世&#xff09;卷派&#xff08;入世&#xff09;虚无篇&#xff1a;直面虚无自我篇&#xff1a;认识自我孤独篇&#xff1a;应对孤独幸福篇&#xff1a;追寻幸福超越篇&#xff1a;超越自我 书籍信息 书名&#xff1a;《如何避免虚无…...

编程日记 2025/8/22 23:45:57

【微机及接口技术】- 第四章 内部存储器及其接口(中)

文章目录 第三节 半导体存储器与CPU的连接一、存储芯片与CPU连接中应关注的问题二、存储器扩展1. 位扩展&#xff1a;2. 字扩展3. 字位扩展 三、实现片选控制的方法1. 全译码法2. 部分译码法3. 线选法 第三节 半导体存储器与CPU的连接 一、存储芯片与CPU连接中应关注的问题 C…...

编程日记 2025/8/23 2:08:51