llama-factory部署qwen2（电脑没有GPU）求详细过程

LLAMA（Large Language Model Agent for Multi-purpose Applications）是一种基于大语言模型的应用框架，而Qwen是一个开源的语言模型，常用于问答场景。要在没有GPU的电脑上部署Qwen2，你需要通过lamma-factory进行简化安装和配置。以下是大致步骤：

1. **环境准备**:
- 安装Python基础环境（包括pip）
- 确保已安装必要的依赖，如TensorFlow（可以选择CPU版本）

pip install python==3.8
pip install numpy tensorflow-cpu

2. **获取模型**:
- 从GitHub或其他官方源下载预训练的Qwen模型。Llama-factory通常会提供适用于CPU的模型。

git clone https://github.com/qwen-project/qwen.git
cd qwen

3. **配置**:
- 进入模型目录，检查`lama_factory/config.py`文件，将`device`设置为`cpu`，确保不会尝试使用GPU资源。

4. **初始化模型工厂**:

   from lama_factory import LlamaFactory
   factory = LlamaFactory(config_file='lama_factory/config.yaml')

5. **加载并运行模型**:
- 使用工厂创建Qwen实例，并在需要的时候进行交互。

lama = factory.create_agent()
response = lama.generate_response(prompt="你好，我是Qwen")
print(response)

6. **处理输入和输出**:
- 将用户的问题作为prompt传递给模型，接收并打印其响应。

7. **启动服务**:
如果你想构建一个本地服务供外部访问，可以使用`lama_factory.run_server()`，指定监听的端口。

注意：由于Qwen的计算需求较大，运行在CPU上可能会较慢。如果对速度有较高要求，可以考虑使用更小的模型或者分布式计算。