Qwen1.5-0.5B-Chat自动化脚本：批量生成回复内容实战案例

1. 背景与应用场景

随着大模型在实际业务中的广泛应用，轻量级模型因其部署成本低、响应速度快等优势，在边缘设备和资源受限场景中展现出巨大潜力。Qwen1.5-0.5B-Chat 是通义千问系列中参数量最小的对话模型之一，具备良好的语言理解与生成能力，同时对硬件要求极低，非常适合用于构建本地化、低成本的智能对话服务。

在实际应用中，除了实时交互式对话外，批量生成回复内容的需求也十分常见。例如：

• 客服知识库的自动问答填充
• 用户反馈的预设回复生成
• 内容创作辅助（如标题建议、摘要生成）

本文将围绕Qwen1.5-0.5B-Chat 模型，结合 ModelScope SDK 和 Flask WebUI 架构，详细介绍如何通过自动化脚本实现批量文本生成任务，并提供完整的工程实践方案。

2. 系统架构与技术选型

2.1 整体架构设计

本项目采用分层架构设计，分为以下四个核心模块：

• 模型加载层：通过modelscopeSDK 加载 Qwen1.5-0.5B-Chat 模型权重
• 推理执行层：基于 Hugging Face Transformers 实现 CPU 推理逻辑
• 接口服务层：使用 Flask 提供 RESTful API 及 Web 前端访问入口
• 批处理脚本层：独立 Python 脚本调用本地 API 实现批量请求发送

该架构支持两种使用模式：

1. 人机交互模式：通过浏览器访问 WebUI 进行手动对话
2. 机器驱动模式：运行自动化脚本向后端接口提交批量 prompt 并收集结果

2.2 技术栈说明

关键优势：整个系统可在仅 2GB 内存的环境中稳定运行，适合部署于云服务器系统盘或本地开发机。

3. 批量生成实现方案

3.1 启动本地推理服务

首先需启动基于 Flask 的本地服务，暴露/chat接口用于接收对话请求。

# 创建独立环境 conda create -n qwen_env python=3.9 conda activate qwen_env # 安装必要依赖 pip install modelscope torch transformers flask gevent

启动服务脚本示例（app.py）：

from flask import Flask, request, jsonify from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks app = Flask(__name__) # 初始化对话管道 inference_pipeline = pipeline( task=Tasks.text_generation, model='qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat', model_revision='v1.0.0' ) @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): data = request.json prompt = data.get('prompt', '') try: response = inference_pipeline(input=prompt) generated_text = response['text'] return jsonify({'response': generated_text}) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080, threaded=True)

运行命令：

python app.py

服务启动后，可通过http://localhost:8080/chat接收 POST 请求。

3.2 设计批量输入数据

为实现自动化测试与生产级调用，需准备结构化的输入数据集。通常以 JSON 或 CSV 格式存储待处理的 prompts。

示例文件prompts.json：

[ {"id": 1, "question": "请简要介绍人工智能的发展历程"}, {"id": 2, "question": "推荐三本人工智能入门书籍"}, {"id": 3, "question": "解释什么是Transformer架构"} ]

3.3 编写自动化批量脚本

以下是完整的批量请求脚本（batch_inference.py），支持异步并发调用，提升整体吞吐效率。

import asyncio import aiohttp import json import time from typing import List, Dict # 配置参数 API_URL = 'http://localhost:8080/chat' INPUT_FILE = 'prompts.json' OUTPUT_FILE = 'responses.jsonl' MAX_CONCURRENT_REQUESTS = 3 # 控制并发数防止内存溢出 semaphore = asyncio.Semaphore(MAX_CONCURRENT_REQUESTS) async def call_api(session: aiohttp.ClientSession, prompt_data: Dict): async with semaphore: payload = {'prompt': prompt_data['question']} try: start_time = time.time() async with session.post(API_URL, json=payload, timeout=60) as resp: result = await resp.json() end_time = time.time() return { 'id': prompt_data['id'], 'question': prompt_data['question'], 'response': result.get('response', ''), 'status': 'success', 'latency': round(end_time - start_time, 2) } except Exception as e: end_time = time.time() return { 'id': prompt_data['id'], 'question': prompt_data['question'], 'response': '', 'status': 'failed', 'error': str(e), 'latency': round(end_time - time.time(), 2) } async def main(): # 读取输入数据 with open(INPUT_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f: prompts = json.load(f) results = [] connector = aiohttp.TCPConnector(limit=10) timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=70) async with aiohttp.ClientSession(connector=connector, timeout=timeout) as session: tasks = [call_api(session, item) for item in prompts] for coro in asyncio.as_completed(tasks): result = await coro results.append(result) print(f"[{result['id']}] Status: {result['status']} | Latency: {result['latency']}s") # 保存结果为 JSONL 格式 with open(OUTPUT_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f: for item in results: f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n') print(f"\n✅ 批量生成完成！共处理 {len(results)} 条记录，结果已保存至 {OUTPUT_FILE}") if __name__ == '__main__': asyncio.run(main())

脚本特性说明：

• 使用aiohttp实现异步 HTTP 请求，提高并发性能
• 添加信号量控制最大并发数，避免 CPU 过载导致推理延迟激增
• 记录每条请求的响应时间（latency），便于后续性能分析
• 输出格式为 JSON Lines（.jsonl），便于流式读取和大数据处理

3.4 运行流程与输出示例

执行步骤如下：

# 第一步：启动服务 python app.py # 新终端窗口执行批量脚本 python batch_inference.py

输出日志示例：

[3] Status: success | Latency: 8.21s [1] Status: success | Latency: 9.05s [2] Status: success | Latency: 7.83s ✅ 批量生成完成！共处理 3 条记录，结果已保存至 responses.jsonl

生成的responses.jsonl文件内容示例：

{"id": 1, "question": "请简要介绍人工智能的发展历程", "response": "人工智能起源于20世纪50年代...", "status": "success", "latency": 9.05} {"id": 2, "question": "推荐三本人工智能入门书籍", "response": "1. 《人工智能：一种现代的方法》...", "status": "success", "latency": 7.83} {"id": 3, "question": "解释什么是Transformer架构", "response": "Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构...", "status": "success", "latency": 8.21}

4. 性能优化与工程建议

4.1 CPU 推理性能调优

尽管 Qwen1.5-0.5B-Chat 支持纯 CPU 推理，但仍有优化空间：

• 启用 JIT 编译：使用 TorchScript 对模型进行编译加速
• 降低精度：尝试float16或bfloat16（需支持）
• 批处理输入（Batching）：若允许多条 prompt 合并处理，可显著提升吞吐量

当前版本因使用逐条生成方式，不支持动态 batching，但在未来可通过修改 pipeline 支持。

4.2 错误处理与重试机制

在真实环境中，长时间运行可能出现超时或连接中断。建议增强脚本健壮性：

# 在 call_api 函数中加入重试逻辑 for attempt in range(3): try: async with session.post(...) as resp: ... break # 成功则跳出重试 except Exception as e: if attempt == 2: raise await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 指数退避

4.3 日志与监控建议

对于生产级应用，建议增加：

• 结构化日志记录（如使用logging模块）
• 失败请求自动重试队列
• 生成内容去重与质量过滤（关键词检测、长度校验）

5. 总结

本文详细介绍了基于Qwen1.5-0.5B-Chat模型构建自动化批量回复系统的完整实践路径，涵盖从模型部署、服务封装到脚本调用的全流程。主要成果包括：

1. 实现了轻量级模型的本地部署方案，可在无 GPU 环境下稳定运行；
2. 设计了高效的异步批量调用脚本，支持高并发、低延迟的任务处理；
3. 提供了可扩展的工程架构，适用于客服应答、内容生成等多种场景。

该方案特别适合中小企业或个人开发者在有限资源条件下快速落地 AI 对话功能，兼具实用性与性价比。

未来可进一步探索方向：

• 集成 RAG（检索增强生成）提升回答准确性
• 构建定时任务调度系统实现周期性内容生成
• 封装为 Docker 镜像便于跨平台部署

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