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02-Qwen2.5-7B-Instruct Langchain 接入.md

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Qwen2.5-7B-Instruct Langchain 接入

环境准备

本文基础环境如下：

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ubuntu 22.04
python 3.12
cuda 12.1
pytorch 2.3.0
----------------

本文默认学习者已安装好以上 Pytorch(cuda) 环境，如未安装请自行安装。

pip 换源加速下载并安装依赖包

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install transformers==4.46.2
pip install modelscope==1.20.0
pip install langchain==0.3.7
pip install accelerate==1.1.1

模型下载

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。

在新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。并运行 python model_download.py 执行下载，模型大小为 16 GB，下载模型大概需要 12 分钟。

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

注意：记得修改 cache_dir 为你的模型下载路径哦~

代码准备

为便捷构建 LLM 应用，我们需要基于本地部署的 Qwen2_5_Coder，自定义一个 LLM 类，将 Qwen2.5-Coder 接入到 LangChain 框架中。完成自定义 LLM 类之后，可以以完全一致的方式调用 LangChain 的接口，而无需考虑底层模型调用的不一致。

基于本地部署的 Qwen2_5_Coder 自定义 LLM 类并不复杂，我们只需从 LangChain.llms.base.LLM 类继承一个子类，并重写构造函数与 _call 函数即可：

在当前路径新建一个 LLM.py 文件，并输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件。

from langchain.llms.base import LLM
from typing import Any, List, Optional
from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig, LlamaTokenizerFast
import torch

class Qwen2_5_Coder(LLM):
    # 基于本地 Qwen2_5-Coder 自定义 LLM 类
    tokenizer: AutoTokenizer = None
    model: AutoModelForCausalLM = None        
    def __init__(self, mode_name_or_path :str):

        super().__init__()
        print("正在从本地加载模型...")
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, use_fast=False)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
        self.model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(mode_name_or_path)
        print("完成本地模型的加载")
        
    def _call(self, prompt : str, stop: Optional[List[str]] = None,
                run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
                **kwargs: Any):

        messages = [{"role": "user", "content": prompt }]
        input_ids = self.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
        model_inputs = self.tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')
        generated_ids = self.model.generate(model_inputs.input_ids, attention_mask=model_inputs['attention_mask'], max_new_tokens=512)
        generated_ids = [
            output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
        ]
        response = self.tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]        
        return response
    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        return "Qwen2_5_Coder"

在上述类定义中，我们分别重写了构造函数和 _call 函数：对于构造函数，我们在对象实例化的一开始加载本地部署的 Qwen2_5_Coder 模型，从而避免每一次调用都需要重新加载模型带来的时间过长；_call 函数是 LLM 类的核心函数，LangChain 会调用该函数来调用 LLM，在该函数中，我们调用已实例化模型的 generate 方法，从而实现对模型的调用并返回调用结果。

在整体项目中，我们将上述代码封装为 LLM.py，后续将直接从该文件中引入自定义的 LLM 类。

调用

然后就可以像使用任何其他的langchain大模型功能一样使用了。

注意：记得修改模型路径为你的路径哦~

from LLM import Qwen2_5_Coder
llm = Qwen2_5_Coder(mode_name_or_path = "autodl-tmp/Qwen/Qwen2___5-Coder-7B-Instruct")
print(llm.invoke("你是谁"))

结果如下：

既然是Coder模型，当然要试着让它编写代码

text = llm.invoke("为我用python写一个简单的猜拳小游戏，三局两胜")
print(text)

结果如下： 我们试着运行一下这段代码： 成功运行！