我说的是https://modelscope.cn/models/Xunzillm4cc/Xunzi-Qwen2-7B/summary的xunzi模型

<think>嗯，用户之前问过关于调用Xunzi大模型API的代码，我给出了基于DeepSeek的示例。但现在用户提到的是ModelScope上的Xunzi-Qwen2-7B模型，所以需要调整之前的回答。 首先，用户可能已经访问了ModelScope的页面，看到这个模型，想了解如何调用。之前的回答可能不符合这个特定模型的调用方式，因为ModelScope和DeepSeek的API调用方法不同。 用户的需求是使用这个特定的Xunzi-Qwen2-7B模型，可能需要知道如何在ModelScope平台上运行它。考虑到ModelScope通常支持通过他们的库或者Hugging Face的transformers来加载模型，所以需要提供这两种方式的代码示例。 需要确认用户是否有足够的硬件，比如GPU，因为本地运行需要资源。另外，用户可能不熟悉ModelScope的环境设置，可能需要指导安装必要的库，比如modelscope和transformers。 还要注意模型的具体名称和参数，比如正确的repo_id，以及是否使用了tokenizer。可能需要提醒用户登录Hugging Face获取权限，或者处理可能的授权问题。 最后，用户可能需要了解不同的使用场景，比如直接推理还是微调，所以分点说明不同方法会有帮助。同时，提醒查看文档和确保环境配置正确也是重要的。</think>感谢提供具体链接！你提到的模型是 **Xunzi-Qwen2-7B**，这是深度求索（DeepSeek）与Qwen（通义千问）合作开发的模型，托管在 ModelScope 平台。以下是调用该模型的两种常见方法： --- ### **方法 1：通过 ModelScope 库直接调用** #### 步骤 1：安装环境 ```bash pip install modelscope transformers torch ``` #### 步骤 2：Python 示例代码 ```python from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 模型名称（直接从 ModelScope 页面复制） model_id = "Xunzillm4cc/Xunzi-Qwen2-7B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, device_map="auto", # 自动选择 GPU/CPU trust_remote_code=True ) # 输入文本 prompt = "请解释量子计算的基本原理。" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) # 生成文本 outputs = model.generate( inputs.input_ids, max_new_tokens=500, temperature=0.7 ) # 解码输出 response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(response) ``` --- ### **方法 2：通过 Hugging Face Transformers 调用** 若模型已同步到 Hugging Face Hub，可使用以下代码： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "Xunzillm4cc/Xunzi-Qwen2-7B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True ) # 生成文本（示例） inputs = tokenizer("如何应对气候变化？", return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` --- ### **关键说明** 1. **硬件要求**：7B 模型需要至少 16GB GPU 显存（如 A10/A100），若显存不足需调整 `device_map="cpu"`（但速度较慢）。 2. **模型权限**： - 部分模型需登录 ModelScope 或 Hugging Face 账号获取访问权限。 - 首次运行时会要求验证（可能需要终端输入令牌）。 3. **参数调整**： - `max_new_tokens`：控制生成文本长度。 - `temperature`：值越低输出越确定，越高越随机（默认 1.0）。 - `top_p`：配合 temperature 使用（如 0.9）。 --- ### **其他资源** 1. **ModelScope 文档**：[ModelScope 快速入门](https://modelscope.cn/docs) 2. **模型页面**：[Xunzi-Qwen2-7B 页面](https://modelscope.cn/models/Xunzillm4cc/Xunzi-Qwen2-7B/summary)（查看 Readme 获取最新说明） 如果需要 API 形式的调用（非本地部署），需关注 ModelScope 是否提供在线 API 服务，或联系模型发布方申请权限。