下载Qwen源码
Qwen作为中文支持非常nice的模型，很适合用于LLM学习。在云服务器里clone Qwen工程。
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen2.5.git
原始模型使用主要基于cli_demo.py-命令行调用，web_demo.py-网页调用。
预览这两个文件时，VC提示下载Python扩展，为了方便运行和调试Python代码，点击安装。
安装transformers
运行cli_demo.py时，提示缺少transformers模块，此模块便是LLM最基础的原理，ChatGPT等都是基于此原理架构实现的。
查看Qwen的Readme：https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/quickstart.html
里面有安装transformers的指令：
命令行输入：
pip install transformers -U
下载Qwen基座模型
安装transformers后再次运行cli_demo.py，提示没有找到模型文件。
模型文件可以从小黄脸(huggingface)或者魔搭社区下载，HF是全球最活跃的LLM社区，不过需要魔法访问，没魔法的可在魔搭下载。这里以魔搭：https://www.modelscope.cn/
举例
经过简单的注册后，选择模型库，输入qwen2.5，在下方找到Qwen2.5-7B-Instruct，点击进入。
注意：Qwen2.5-7B为更原始的基座模型，带有Instruct的为提升对话再次训练的。
如图，这几个safetensors文件便是基座文件。
safetensors 文件格式是由 Hugging Face 创建的，但它并不局限于他们的工具链。理论上，它可以在任何支持的机器学习框架下使用，包括 PyTorch、TensorFlow 等。
点击下载模型，会有相关方法：
选择第一种从Python代码下载。
在demo文件夹下创建download.py文件，复制下载源码：
运行Python，报错缺少modelscope模块，pip安装即可。
再次运行，经过10分钟左右的下载，得到模型文件：
命令行运行模型
还是先测试命令行模式运行，将模型路径修改到DEFAULT_CKPT_PATH：
运行代码，会提示缺少accelerate加速库，pip安装，再次运行，成功进入命令行模式：
网页运行模型
同理修改DEFAULT_CKPT_PATH为模型路径，然后运行，提示缺少gradio库，pip安装后，运行web_demo.py，成功后网页进入8000端口：
