Qwen2.5-7B中文创意写作：诗歌小说生成实战

1. 引言：大模型赋能中文创作新范式

1.1 业务场景描述

在内容创作领域，高质量的中文诗歌与短篇小说需求持续增长。无论是新媒体运营、文学教育，还是IP孵化，都需要快速产出具有情感张力和语言美感的文字内容。传统人工创作效率低、成本高，而通用AI模型又常因缺乏文化语境理解导致“机械感”过重。

1.2 痛点分析

现有文本生成工具普遍存在以下问题： - 中文修辞能力弱，难以驾驭对仗、押韵等诗歌技巧 - 小说情节推进生硬，人物塑造扁平 - 缺乏对中国传统文化意象（如山水、节气、典故）的理解 - 长文本连贯性差，容易出现逻辑断裂

1.3 方案预告

本文将基于阿里云开源的Qwen2.5-7B大语言模型，结合其强大的中文理解与生成能力，在实际部署环境中实现高质量的诗歌与短篇小说自动生成。我们将从环境部署到提示工程优化，完整走通从零到落地的全流程，并提供可复用的核心代码与调优策略。

2. 技术方案选型与部署实践

2.1 为什么选择 Qwen2.5-7B？

维度	Qwen2.5-7B	其他主流中文模型（如 ChatGLM3-6B、Baichuan2-7B）
中文语感	极强，擅长古风表达与现代白话融合	一般，偏口语化或学术化
上下文长度	支持最长 131K tokens	通常为 8K~32K tokens
结构化输出	原生支持 JSON 输出格式	需额外微调或后处理
多语言能力	覆盖 29+ 种语言，中英切换自然	多集中于中英文
开源生态	阿里官方维护，镜像丰富，社区活跃	社区版本碎片化严重

✅结论：Qwen2.5-7B 在长文本生成、中文美学表达和系统集成方面具备显著优势，特别适合创意写作类任务。

2.2 快速部署与网页推理服务启动

我们采用 CSDN 星图平台提供的预置镜像进行一键部署，极大降低本地 GPU 环境配置门槛。

部署步骤：

登录 CSDN星图，搜索Qwen2.5-7B镜像；
选择搭载4×NVIDIA RTX 4090D的算力套餐（显存 ≥ 48GB），确保模型全参数加载无压力；
启动应用，等待约 5–8 分钟完成初始化加载；
进入「我的算力」页面，点击「网页服务」按钮，打开内置 Web UI 接口。

此时即可通过浏览器访问交互式对话界面，支持多轮对话、角色设定、温度调节等高级功能。

后端 API 调用准备（Python）

import requests import json def call_qwen_api(prompt, max_tokens=8192, temperature=0.8): url = "http://your-deployed-service-endpoint/v1/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer your-api-key" # 若开启认证 } data = { "model": "qwen2.5-7b", "prompt": prompt, "max_tokens": max_tokens, "temperature": temperature, "top_p": 0.9, "stream": False } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) if response.status_code == 200: return response.json()['choices'][0]['text'] else: raise Exception(f"API Error: {response.status_code}, {response.text}")

💡 提示：若需流式输出（streaming），可设置"stream": True并逐块接收响应。

3. 创意写作实战：诗歌与小说生成

3.1 古风诗歌生成：精准控制格律与意境

核心挑战

中文古典诗词讲究平仄、押韵、对仗与意境统一。普通模型往往只能模仿形式，缺乏“诗眼”与情感内核。

解决方案：结构化提示 + 情感锚定

我们设计如下提示模板（Prompt Engineering）：

你是一位唐代著名诗人，擅长五言绝句。请以“秋夜听雨”为主题，写一首符合《平水韵》的五言绝句。 要求： - 四句，每句五字 - 第二、四句押韵（韵脚为“ang”） - 使用意象：梧桐、残灯、孤影、寒窗 - 表达孤独与思念之情 - 输出格式为 JSON： { "title": "", "poem": ["", "", "", ""], "rhythm": "", "emotion": "" }

实际输出示例：

{ "title": "秋夜寄怀", "poem": [ "梧桐滴冷露", "残灯照夜长", "孤影倚寒窗", "思君泪满裳" ], "rhythm": "仄仄仄仄仄，平平仄仄平。平仄仄平平，平平仄仄平。", "emotion": "深秋寒夜中独坐窗前，回忆故人，悲从中来" }

📌亮点解析： - 成功押韵（“长”、“裳”同属下平七阳韵） - 意象密集且协调，构建出完整的画面感 - JSON 输出便于前端解析展示

3.2 现代短篇小说生成：长文本连贯性保障

场景设定

生成一篇约 1500 字的都市情感短篇小说，主题为“地铁站重逢旧爱”。

关键技术点

利用 Qwen2.5-7B 的131K 上下文窗口，保持人物设定与情节线索不丢失
设置清晰的角色档案（Character Profile）作为前置记忆
分阶段生成：大纲 → 分章 → 润色

完整实现代码（分步调用）

# Step 1: 生成故事大纲 outline_prompt = """ 请创作一个都市爱情短篇小说大纲，标题为《雨停之前》。 主角信息： - 林然，男，32岁，建筑师，性格内敛，三年前因误会与女友苏晴分手 - 苏晴，女，30岁，摄影师，独立坚强，曾赴冰岛旅居两年 关键情节节点： 1. 暴雨天，林然在地铁站避雨，看到一个背影极像苏晴的女人 2. 对视瞬间，对方认出他，却转身离开 3. 林然追出车站，在便利店屋檐下再次相遇 4. 两人共撑一把伞 walking to home，途中回忆过往 5. 到达公寓楼下，苏晴说：“这次我不想再错过了。” 要求：输出为 Markdown 格式，包含章节标题和简要描述。 """ outline = call_qwen_api(outline_prompt, max_tokens=1024) print("=== 故事大纲 ===") print(outline) # Step 2: 生成第一章（重逢场景） chapter1_prompt = f""" 根据以下大纲，撰写小说第一章，聚焦“地铁站重逢”场景。 {outline} 要求： - 字数约 400 字 - 使用第三人称有限视角（林然） - 描写环境细节：雨水、灯光、人群、气味 - 展现心理活动：震惊、犹豫、冲动 - 语言风格：细腻、克制、有电影感 """ chapter1 = call_qwen_api(chapter1_prompt, max_tokens=2048) print("\n=== 第一章：重逢 ===") print(chapter1)

输出质量评估

生成内容具备： - 明确的时间线与空间定位 - 丰富的感官描写（视觉：霓虹倒影；听觉：列车进站广播；嗅觉：湿衣与咖啡香） - 心理描写的层次递进（从怀疑 → 确认 → 冲动追逐） - 对话自然，留白得当

✅工程建议：对于超过 3000 字的小说，建议采用“章节分段生成 + 全局摘要缓存”机制，将前几章摘要作为后续输入，防止上下文遗忘。

4. 实践难点与优化策略

4.1 常见问题及解决方案

问题现象	原因分析	优化方法
诗句不押韵	模型未明确感知音韵规则	在 Prompt 中指定韵部，使用结构化输出约束
小说人物“OOC”（脱离人设）	长文本中记忆衰减	每次请求附带角色简介摘要
生成内容重复啰嗦	温度值过高或 top_p 不合理	调整`temperature=0.7~0.9`，`top_p=0.85~0.95`
响应延迟 >10s	批量推理未启用	使用`batch_size > 1`和 KV Cache 加速

4.2 性能优化建议

启用批处理（Batch Inference）bash # 启动时添加参数 --tensor-parallel-size 4 --pipeline-parallel-size 1 --max-model-len 131072
使用 vLLM 或 llama.cpp 加速推理
vLLM 支持 PagedAttention，提升吞吐量 3–5 倍
对于边缘设备，可量化至 GGUF 格式运行
缓存高频 Prompt 模板
将常用提示词预加载为模板，减少拼接开销

5. 总结

5.1 实践经验总结

通过本次 Qwen2.5-7B 在中文创意写作中的落地实践，我们验证了其在以下方面的卓越表现： -中文语言美感强：能准确把握古典诗词的节奏与意境 -长文本控制力佳：依托 131K 上下文，实现跨段落一致性管理 -结构化输出可靠：原生支持 JSON 输出，便于系统集成 -部署便捷高效：借助 CSDN 星图镜像，4090D × 4 即可流畅运行

更重要的是，提示工程的设计决定了生成质量的上限。清晰的角色设定、严格的格式要求、情感锚点引导，是获得高质量输出的关键。