在Intel CPU实例上部署Qwen-1.8B-Chat推荐系统并进行Query改写演示，可以按照以下步骤进行：
1. 环境准备
确保您的Intel CPU实例满足以下要求：
- 操作系统：推荐Ubuntu 20.04或更高版本。
- Python版本：Python 3.8或更高版本。
- 依赖库：安装必要的Python库，如
torch、transformers等。
更新系统并安装依赖：
sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3-pip git
2. 安装依赖库
安装Python依赖库，包括PyTorch（支持Intel CPU优化版本）和Hugging Face Transformers：
pip3 install torch transformers intel-openmp
注意：如果使用Intel CPU优化版本的PyTorch，可以从Intel PyTorch获取安装命令。
3. 下载Qwen-1.8B-Chat模型
使用transformers库加载Qwen-1.8B-Chat模型：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Qwen/Qwen-1.8B-Chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
4. 实现Query改写功能
编写一个简单的函数，使用Qwen-1.8B-Chat模型对输入查询进行改写：
def rewrite_query(query): # 构造输入提示 prompt = f"请改写以下查询以使其更清晰和具体：\n{query}\n改写后的查询：" # 生成改写后的查询 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50, num_beams=5, early_stopping=True) rewritten_query = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return rewritten_query
5. 部署为API服务
使用Flask或FastAPI将Query改写功能部署为API服务。以下是一个Flask示例：
from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/rewrite', methods=['POST']) def rewrite(): query = request.json.get('query') if not query: return jsonify({"error": "Query is required"}), 400 rewritten_query = rewrite_query(query) return jsonify({"original_query": query, "rewritten_query": rewritten_query}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
保存为app.py，然后运行：
python3 app.py
6. 测试API服务
使用curl或Postman测试API服务：
curl -X POST http://localhost:5000/rewrite -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "如何学习人工智能？"}'
示例响应：
{ "original_query": "如何学习人工智能？", "rewritten_query": "请问有哪些学习人工智能的有效方法和资源？" }
7. 优化性能（可选）
- 使用Intel OpenMP：确保安装
intel-openmp以优化多线程性能。 - 模型量化：使用Intel的神经网络压缩工具（如Intel Neural Compressor）对模型进行量化，以提升推理速度。
- 批处理：支持批量查询改写以提高吞吐量。
8. 演示与扩展
- 演示：将API服务部署到云服务器，并通过前端界面或命令行工具进行演示。
- 扩展：将Query改写功能集成到推荐系统中，用于优化用户查询。
通过以上步骤，您可以在Intel CPU实例上成功部署Qwen-1.8B-Chat推荐系统并进行Query改写演示。
