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轻松上手，体验通义千问本地部署14b：教你一步步搭建自己的AI问答系统

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在这个数字化的时代，人工智能技术正逐渐改变我们的生活。而通义千问，作为一款强大的AI问答系统，可以帮助我们轻松获取所需信息。今天，就让我们一起学习如何本地部署通义千问14b版本，搭建属于你自己的AI问答系统。

准备工作

在开始搭建之前，我们需要做一些准备工作：

  1. 操作系统：推荐使用Linux操作系统，因为通义千问是基于Linux平台开发的。
  2. Python环境：确保Python环境已安装，版本建议为Python 3.7及以上。
  3. 虚拟环境：使用虚拟环境来隔离项目依赖，推荐使用venv。
  4. 必要的库：安装torch、transformers等库，用于模型训练和推理。

搭建步骤

1. 克隆通义千问代码

首先，从GitHub克隆通义千问的代码库：

git clone https://github.com/ymfe-tech/knowledge-base.git
cd knowledge-base

2. 安装依赖

接下来，安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 配置环境

在项目根目录下，创建一个名为.env的文件，并配置以下信息：

# 模型参数
MODEL_TYPE=bert-base-chinese
MAX_TOKEN_LENGTH=512

# 数据路径
DATA_PATH=data/

# 模型路径
MODEL_PATH=save/

# 评估参数
EVALUATE_DEVICE=cpu

4. 训练模型

使用以下命令开始训练模型：

python train.py

训练过程中，程序会自动保存训练好的模型到save/目录。

5. 部署模型

训练完成后，我们可以将模型部署到本地服务器。这里以使用Flask框架为例：

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import os

app = Flask(__name__)

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(MODEL_TYPE)
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(MODEL_TYPE)
model.load_state_dict(torch.load(os.path.join(MODEL_PATH, 'best_model.pth')))

@app.route('/qa', methods=['POST'])
def qa():
    data = request.json
    question = data['question']
    context = data['context']
    tokenized_input = tokenizer(question, context, max_length=MAX_TOKEN_LENGTH, truncation=True)
    output = model(**tokenized_input)
    start_idx = tokenized_input['start_positions'].item()
    end_idx = tokenized_input['end_positions'].item()
    answer = context[start_idx:end_idx].strip()
    return jsonify({'answer': answer})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

6. 运行服务器

将以上代码保存为app.py，然后运行以下命令启动服务器：

python app.py

现在，你就可以通过访问http://localhost:5000/qa来测试你的AI问答系统了。

总结

通过以上步骤，我们成功搭建了一个基于通义千问的本地AI问答系统。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。希望这篇文章能帮助你轻松上手，体验通义千问的魅力。

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