大模型的实践应用43-基于Qwen3(32B)+LangChain框架+MCP+RAG+传统算法的旅游行程规划系统

### 部署环境准备 为了在鲲鹏和昇腾平台上成功部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型并集成 WebUI，需先准备好相应的软件包和支持库。确保操作系统已安装 Python 3.x 版本以及 pip 工具。对于特定硬件的支持，需要安装 NPU 的驱动程序与 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) SDK 来适配昇腾处理器[^1]。 ### 安装依赖项 通过命令行工具更新系统包管理器，并安装必要的 Python 库来支持模型加载和服务启动： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install transformers sentencepiece gradio flask ``` 上述命令会安装 PyTorch 及其扩展模块、Hugging Face Transformers 库用于处理预训练语言模型、SentencePiece 进行分词操作以及 Gradio 和 Flask 构建简易的 Web UI 接口。 ### 下载模型文件 前往 ModelScope 平台获取目标模型权重文件 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B` ，并将之放置于项目根目录下或指定路径内以便后续调用。 ### 编写服务脚本 创建一个新的 Python 文件作为入口点，在其中定义好 API 路由逻辑并与前端页面交互展示推理结果。下面是一个简单的例子说明如何实现这一功能： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch import gradio as gr tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/model") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model") def predict(text_input): inputs = tokenizer.encode_plus( text_input, add_special_tokens=True, return_tensors="pt" ) with torch.no_grad(): outputs = model.generate(**inputs) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return response iface = gr.Interface(fn=predict, inputs='text', outputs='text') if __name__ == "__main__": iface.launch() ``` 此段代码实现了基于 Transformer 结构的语言生成任务接口，利用 Gradio 提供了一个简洁易用的文字输入框让用户提交待预测文本串，并返回经过 Qwen 大规模对话理解能力加工后的回复内容。 ### 启动应用 完成以上配置之后就可以运行该应用程序了。打开终端窗口进入包含 main.py 的工作空间执行 python 命令即可开启 HTTP Server 监听来自浏览器端发起请求的服务实例。