qwen2.5-7B prompt

### 关于 Qwen2.5-7B 模型的使用指南

Qwen系列模型展示了强大的自然语言处理能力，在多个评测基准上取得了优异的成绩[^1]。对于具体版本如Qwen2.5-7B而言，虽然直接针对此特定版本的信息较少提及，但从一般大型预训练语言模型的应用实践出发，可以给出如下指导：

#### 加载与初始化
为了开始使用该模型，通常需要先加载已有的权重文件并完成必要的配置设置。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-7B")

#### 构建输入序列
当准备向模型提供数据时，应当注意构建合理的输入格式，这包括但不限于对话历史记录、指令文本等部分。

input_text = "请解释什么是人工智能？"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

#### 执行推理过程
一旦准备好输入之后，则可以通过调用`generate()`函数来执行实际的预测操作，并获取由模型产生的回复内容。

outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

上述代码片段提供了基本框架用于启动基于Qwen2.5-7B模型的服务端应用或研究项目；然而具体的参数调整以及优化策略还需依据应用场景和个人需求而定。