阿里巴巴通义千问团队发布了Qwen2系列开源模型，该系列模型包括5个尺寸的预训练和指令微调模型：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的Llama3-70B等大模型。
老牛同学今天部署和体验Qwen2-7B-Instruct指令微调的中等尺寸模型，相比近期推出同等规模的开源最好的Llama3-8B、GLM4-9B等模型，Qwen2-7B-Instruct依然能在多个评测上取得显著的优势，尤其是代码及中文理解上。
特别注意： 虽然Qwen2开源了，但仍然需要遵循其模型许可，除Qwen2-72B依旧使用此前的Qianwen License外，其余系列版本模型，包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B以及Qwen2-57B-A14B等在内，均采用Apache 2.0许可协议。
下载Qwen2-7B-instruct模型文件
为了简化模型的部署过程，我们直接下载GGUF文件。关于GGUF文件介绍，请详见部署Llama3-8B大模型的文章：玩转AI，笔记本电脑安装属于自己的Llama 3 8B大模型和对话客户端
打开Qwen2-7B-Instruct-GGUF模型文件列表（https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF/files），我们选择qwen2-7b-instruct-q5_k_m.gguf并下载：
我们可以根据自己需要，选择下载其它版本的模型文件！
启动Qwen2-7B-Instruct大模型
GGUF模型量化文件下载完成后，我们就可以来运行Qwen2-7B大模型了。
在启动Qwen2-7B大模型之前，我们首先需要安装Python依赖包列表：
pip install llama-cpp-python
pip install openai
pip install uvicorn
pip install starlette
pip install fastapi
pip install sse_starlette
pip install starlette_context
pip install pydantic_settings
然后打开一个Terminal终端窗口，切换到GGUF模型文件目录，启动Qwen2-7B大模型（./qwen2-7b-instruct-q5_k_m.gguf即为上一步下载的模型文件路径）：
# 启动Qwen2大模型
# n_ctx=20480代表单次回话最大20480个Token数量
python -m llama_cpp.server
--host 0.0.0.0
--model ./qwen2-7b-instruct-q5_k_m.gguf
--n_ctx 20480
Qwen2-7B-instruct 命令行对话客户端
CLI命令行的客户端，可以参考之前LLama3-8B大模型的文章：https://mp.weixin.qq.com/s/MekCUJDhKzuUnoykkGoH2g
# client.py
from openai import OpenAI
# 注意服务端端口，因为是本地，所以不需要api_key
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1",
api_key="not-needed")
# 对话历史：设定系统角色是一个只能助理，同时提交“自我介绍”问题
history = [
{"role": "system", "content": "你是一个智能助理，你的回答总是容易理解的、正确的、有用的和内容非常精简."},
]
# 首次自我介绍完毕，接下来是等代码我们的提示
while True:
completion = client.chat.completions.create(
model="local-model",
messages=history,
temperature=0.7,
stream=True,
)
new_message = {"role": "assistant", "content": ""}
for chunk in completion:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
new_message["content"] += chunk.choices[0].delta.content
history.append(new_message)
print("