from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
# 选择轻量化模型(如Qwen-0.5B)
model_id = 'Qwen/Qwen-0.5B-Instruct'
pipe = pipeline(
task=Tasks.text_generation,
model=model_id,
device='cpu' # 优先使用CPU计算
)
import requests
# 设置超时时间和重试机制
session = requests.Session()
session.mount('https://', requests.adapters.HTTPAdapter(max_retries=))
headers = {'Connection': 'keep-alive'}
def get_response(prompt):
response = session.post(
'https://api.modelscope.cn/v1/generate',
json={'text': prompt},
headers=headers,
timeout=
)
return response.json()
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=)
def cached_generate(prompt):
return pipe(prompt)['text']
from modelscope.models import Model
# 加载量化后的模型
quantized_model = Model.from_pretrained(
model_id,
device='cpu',
quantization_config={'dtype': 'int8'}
)
import asyncio
async def async_generate(prompt):
loop = asyncio.get_event_loop()
return await loop.run_in_executor(None, cached_generate, prompt)
优化阶段 | 响应时间(秒) | 内存占用(MB) | 流量消耗(KB) |
---|---|---|---|
初始状态 | 8.2 | 1200 | 450 |
基础优化 | 3.5 | 680 | 280 |
进阶优化 | 2.1 | 420 | 190 |
max_new_tokens
参数,减少生成内容长度device
参数,优先使用CPUbatch_size
值torch.cuda.empty_cache()
释放显存max_new_tokens=200
,将生成内容控制在合理范围内,减少计算量。for chunk in pipe.stream(prompt):
print(chunk['text'], end='', flush=True)
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