qwen2.5全链路

### Qwen2.5 全链路使用说明

#### 一、环境准备
为了顺利运行Qwen2.5全链路模型，需先准备好相应的开发环境。这通常涉及安装Python及相关依赖库。推荐使用虚拟环境来管理项目中的包版本，以避免不同项目的冲突。

对于特定于Qwen2.5的需求，可能还需要配置CUDA（如果计划在GPU上加速训练过程），并确保已正确设置PATH和其他必要的环境变量[^1]。

#### 二、获取预训练模型
访问ModelScope魔搭社区页面可以找到关于如何下载Qwen2.5的具体指导。一般情况下，通过API接口或者网页界面都可以轻松完成这一操作。值得注意的是，在实际应用前应当仔细阅读许可协议，确认自己拥有合法使用权。

#### 三、数据处理与加载
针对不同的应用场景，需要对输入的数据集做适当调整。比如文本分类任务可能会涉及到分词、去除停用词等预处理步骤；而对于序列标注类的任务，则更关注特征工程的设计。这部分工作可以通过编写脚本实现自动化流程化作业，提高效率的同时也减少了人为错误的可能性。

#### 四、推理服务搭建
一旦完成了上述准备工作之后就可以着手构建推理服务器了。这里介绍一种简单的方式——借助FastAPI框架快速创建RESTful API端点，使得外部应用程序能够方便地调用内部封装好的预测逻辑。此外还可以考虑集成Prometheus监控指标收集功能以便更好地跟踪性能表现。

from fastapi import FastAPI, UploadFile
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

app = FastAPI()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/qwen2.5")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("path/to/qwen2.5")

@app.post("/predict/")
async def predict(file: UploadFile):
    content = await file.read()
    inputs = tokenizer(content.decode('utf-8'), return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    result = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1).tolist()[0]
    return {"positive": result[1], "negative": result[0]}

#### 五、微调优化
当面对新的领域或特殊场景时，直接采用官方发布的通用版权重未必能取得最佳效果。此时就需要根据实际情况对网络参数进行针对性修改，即所谓的迁移学习策略。具体做法包括但不限于冻结部分层不动只更新新增加的部分、改变损失函数形式等等。