部署Qwen2.5

### Qwen2.5 模型部署方法及教程 #### 一、模型获取方式 Qwen2.5 是阿里巴巴推出的新一代开源语言模型，支持通过多种途径获取和使用该模型。开发者可以在魔搭社区（ModelScope）上找到 Qwen2.5 的相关资源并进行下载[^1]。具体来说，有以下几种方式可以用于获取模型： - **ModelScope CLI 工具**：利用 ModelScope 提供的命令行工具快速拉取所需模型文件。 - **Python SDK**：借助 Python 脚本调用接口实现自动化下载流程。 - **Git Clone 方法**：对于熟悉 Git 的用户而言，可以直接克隆仓库到本地环境中。 此外，官方还提供了在线体验平台链接 https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen2.5 ，方便使用者先行探索其功能特性再决定是否进一步实施本地化操作。 #### 二、配置运行环境 (以 Windows 平台为例) 当准备着手于个人计算机之上安装与调试这款先进的自然语言处理技术成果时，则需注意满足特定软硬件条件才能顺利完成整个过程[^2]: ##### 环境需求概述 - **操作系统**: 支持主流的操作系统如 Linux, macOS 及 Windows; 此处特别针对后者作出说明. - **依赖库版本控制**: 明确指出 python 版本号以及其他必要的第三方包最低兼容标准. 以下是基于 Windows 的实际案例分享: 1. 安装最新版 Anaconda 或 Miniconda 来管理虚拟envs 和 packages; 2. 创建独立的工作目录结构以便区分不同项目之间的相互影响 ; 3. 使用 conda 命令创建新的 environment ,指定合适的 base interpreter version ; 4. 根据文档指引逐一 install 所列出来的 essential dependencies list ; 值得注意的是，在此期间可能会遇到若干 common issues 如路径设置错误或者是权限不足等问题 。因此建议提前查阅相关资料做好充分预估工作来规避潜在风险点 [^2]. #### 三、执行部署脚本 完成上述准备工作之后就可以正式进入核心环节即编写启动程序代码片段了。下面给出一段简单的演示样例帮助理解整体逻辑框架 : ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen2.5", trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen2.5", device_map="auto",trust_remote_code=True).eval() def generate_text(prompt,max_length=50): input_ids = tokenizer.encode(prompt,return_tensors='pt').to('cuda') output_sequence=model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=max_length, do_sample=False, top_k=None, temperature=None,) generated_sentence=tokenizer.decode(output_sequence[0],skip_special_tokens=True) return generated_sentence if __name__ == "__main__": prompt="请介绍一下量子计算" result=generate_text(prompt=prompt) print(result) ``` 以上代码实现了加载预训练好的权重参数并将其实例化成可用对象的过程；随后定义了一个辅助函数用来接收用户输入作为上下文线索进而生成对应的回复内容。 ---