Langchain导入qwen3的代码

Langchain通常是一种用于处理自然语言任务的库，而Qwen3是一个预训练的模型，例如在Python中，如果你想使用Langchain（如果它是基于Hugging Face Transformers库的话）来加载和使用Qwen3模型，你可以参考以下示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# 定义模型名和路径
model_name = "your_qwen3_model_name"  # 替换为你实际的模型名称
tokenizer_name = model_name
model_path = f"{model_name}/pretrained_model"  # 根据实际模型存储位置替换

# 初始化分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_path)

# 现在你可以使用tokenizer对文本进行编码，并通过model进行问答任务相关的预测

确保你在运行此代码之前已经下载了Qwen3模型及其对应的分词器。如果你不确定具体的模型名，你可以在Hugging Face Hub上查找“qwen3”这个关键词。

相关问题

langchain 和 qwen

LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，官方网站为https://www.langchain.com/。Qwen-14B是一个基于4090显卡部署的聊天模型，你可以在Github上找到它的地址。你可以通过创建虚拟环境、安装依赖项、快速使用和启动web演示来使用Qwen-14B。你还可以通过访问Qwen来体验它的功能。

算力云 langchain-chatchat qwen

### 关于算力云平台与Langchain-Chatchat及Qwen模型的集成

#### 集成概述
为了实现高效的大规模语言处理任务，算力云平台提供了强大的计算资源支持。当结合Langchain-Chatchat框架以及Qwen系列预训练模型时，可以构建出具备高性能查询能力的企业级本地知识库解决方案。

#### 环境准备
在开始之前，需确保已注册并登录到所选的算力云服务平台，并完成必要的环境设置工作。这通常涉及创建虚拟机实例、安装依赖软件包等操作[^1]。

#### 修改配置文件
针对`model-config.py`中的参数调整如下所示：

EMBEDDING_MODEL = "bge-large-zh-v1.5"
LLM_MODELS = [
    "Qwen-14B-Chat",
    "zhipu-api",
    "openai-api"
]

上述代码片段定义了嵌入式表示采用中文版大型BERT变体版本v1.5作为特征提取器；同时指定了多个可用的语言生成模型选项，其中包括基于Transformer架构设计而成的Qwen家族成员之一——拥有十四亿参数量级别的对话优化型变种。

#### 下载所需模型权重
根据实际需求选取合适的预训练模型进行加载。对于本案例而言，则是从Hugging Face Model Hub获取由清华大学自然语言处理实验室发布的多模态交互式问答系统GLM3及其配套使用的词向量化工具集BAAI/bge-large-zh[^2]。

#### 构建前端界面
利用现代Web开发技术栈（如Vue.js），配合RESTful API接口协议来打造直观易用的人机交流窗口。此部分旨在模仿知名AI助手产品的外观布局样式，从而让用户获得更加流畅自然的操作体验[^3]。