三种访问Qwen大模型的方式

​

1. 通过API Key访问大模型

​
这是最直接的方式，通过官方API接口调用Qwen模型服务。你需要先在阿里云百炼平台获取API Key。
​

import dashscope
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Role
​
# 设置API Key (替换为你的实际Key)
dashscope.api_key = "your_api_key_here"
​
def get_response(messages):
    response = dashscope.Generation.call(
        model='qwen-turbo',  # 或使用其他Qwen模型如'qwen-plus'
        messages=messages,
        result_format='text'  # 输出格式可以是'message'或'text'
       #result_format='message'  # 将输出设置为message形式
    )
    return response
​
# 示例使用
review = '这本书写得很烂，读也读不懂。'
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一名舆情分析师，帮我判断产品口碑的正负向，回复请用一个词语：正向 或者 负向"},
    {"role": "user", "content": review}
]
​
response = get_response(messages)
​
#对应text格式的输出
print(response.output.text)
# 对应message格式的content输出
#print(response.json()["output"]["choices"][0]["message"]["content"])
#print(response.output.choices[0].message.content)

​
​
​
说明：需替换your_api_key_here，支持流式输出（添加"stream": true参数）。
​

2. 本地部署大模型后在程序中封装调用

​
这种方式需要先在本地部署Qwen模型，然后通过transformers库直接调用。
​

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
​
# 加载本地部署的Qwen模型
# model_path = "/path/to/your/qwen_model"  # 替换为你的模型路径
model_path="C:\\Users\\Administrator\\AInewModels\\deepseek-ai\\DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, 
                                           device_map="auto", #如果有GPU可选"cuda"
                                           torch_dtype="auto", 
                                           trust_remote_code=True).eval()
​
def query_model(text):
    inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=128,max_new_tokens=200)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
​
# 示例使用
review = '这本书写得很烂，读也读不懂。'
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一名舆情分析师，帮我判断产品口碑的正负向，回复请用一个词语：正向 或者 负向"},
    {"role": "user", "content": review}
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
response = query_model(prompt)
print(response)

'你是一名舆情分析师，帮我判断产品口碑的正负向，回复请用一个词语：正向 或者 负向<｜User｜>这本书写得很烂，读也读不懂。<｜Assistant｜><think>\n好，我现在需要分析用户的问题。用户提到这本书写得很烂，读也读不懂。首先，我应该判断这是正面还是负面评价。书的内容质量差，影响读者阅读体验，这属于负面评价。所以，回复应该是“负向”。\n</think>\n\n负向'

​
​

3. 本地部署大模型后通过类似API Key的方式调用

​
适用场景：将本地模型封装为HTTP服务供多端调用。
步骤：
​

1. 使用FastAPI或Flask启动本地API服务。
2. 通过requests访问本地端口。
   ​
   代码示例（服务端）：
   ​

from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
​
app = FastAPI()
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat")
​
@app.post("/chat")
def chat(question: str):
    inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
    return {"answer": tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)}

​
客户端调用：
​

import requests
response = requests.post("http://localhost:8000/chat", json={"question": "Python怎么排序列表？"})
print(response.json()["answer"])

​
说明：可结合Ollama简化部署流程（如ollama run qwen2:7b）。
​
​
​
补充: 使用Ollama等工具本地部署Qwen后，可以创建兼容OpenAI API的本地服务。
​

from openai import OpenAI
​
# 配置本地API服务
client = OpenAI(
    base_url='http://localhost:11434/v1',  # Ollama默认端口
    api_key='ollama'  # 本地服务通常不需要真实API Key
)
​
def get_local_response(prompt):
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen",  # 本地部署的模型名称
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.7
    )
    return completion.choices[0].message.content
​
# 示例使用
response = get_local_response("请用Python写一个快速排序算法")
print(response)

总结对比

​
​

注意事项

​

1. API Key方式需要网络连接，但使用最简单
2. 本地部署方式需要足够的硬件资源(特别是GPU)
3. Ollama方式对硬件要求较低，适合快速本地测试
4. 所有代码示例中的参数(如模型名称、路径等)需要根据你的实际情况调整
   ​