langchian 使用已经下载到本地的模型，我们使用通义千问

显存：24G

模型：qwen1.5-7B-Chat，qwen-7B-Chat

先使用 qwen-7B-Chat，会报错用不了：

看了下是不支持这中模型，但看列表中有一个 Qwen 字样，想着应该是支持的，就去 hugging face 搜了下这个东西 “Qwen2”找到了对应的 qwen1.5-7B-Chat 模型

https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat

其实也就是一种公测版本，，所以总结来说目前直接导入本地 通义千问 langchaing 支持不是很好，可以使用 ollama，但这个下载非常慢，还会失败

 qwen1.5-7B-Chat 我们用这个模型，是可以加载成功的，并输出的，但是非常非常慢

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers import pipeline
from langchain import HuggingFacePipeline
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate


model_path = "/root/autodl-tmp/Qwen1___5-7B-Chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            model_path,
            device_map='auto',
            trust_remote_code=True
        ).eval()
pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    # max_length=4096,
    # max_tokens=4096,
    max_new_tokens=512,
    top_p=1,
    repetition_penalty=1.15
)
llama_model = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请编写一篇关于{topic}的中文小故事，不超过100字")
chain = prompt | llama_model
res = chain.invoke({"topic": "小白兔"})
print(res)