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如何用Qwen实现单模型双任务？In-Context Learning实战详解

1. 引言：轻量级AI服务的多任务挑战

在边缘计算和资源受限场景中，部署多个AI模型往往面临显存不足、启动延迟高、依赖复杂等问题。传统做法是组合使用不同专用模型——例如用BERT做情感分析，再用一个对话模型处理聊天逻辑。这种“多模型堆叠”架构虽然功能明确，但带来了显著的运维成本和系统复杂性。

本文介绍一种基于Qwen1.5-0.5B的单模型双任务解决方案，通过In-Context Learning（上下文学习）技术，在不增加任何额外参数或内存开销的前提下，让同一个大语言模型同时胜任情感分析与开放域对话两项任务。该方案不仅大幅降低部署门槛，还展示了LLM在轻量化场景下的强大泛化能力。

本项目聚焦于CPU环境下的极致优化，采用原生PyTorch + HuggingFace Transformers技术栈，摒弃ModelScope等重型依赖，真正实现“零下载、快启动、稳运行”。

2. 核心架构设计

2.1 All-in-One 架构理念

All-in-One的核心思想是：利用Prompt工程引导同一模型在不同上下文中扮演不同角色。我们不再为每个任务加载独立模型，而是通过精心设计的指令模板（Instruction Template），控制Qwen在推理时动态切换行为模式。

这种方式的优势在于： -零额外内存占用：无需加载BERT或其他分类头 -统一接口管理：所有任务共用一个模型实例 -快速响应切换：任务切换仅依赖输入Prompt变化，无模型重载开销

2.2 模型选型：为何选择 Qwen1.5-0.5B？

相比更大规模的Qwen版本（如7B/14B），0.5B版本在保持基本语义理解能力的同时，极大降低了对硬件的要求，非常适合嵌入式设备、本地开发机或低配服务器部署。

3. In-Context Learning 实现机制

3.1 任务一：情感分析的上下文构造

为了使Qwen具备稳定的情感判别能力，我们构建了一个强约束性的System Prompt：

你是一个冷酷的情感分析师，只关注文本的情绪极性。 用户每输入一段话，你必须判断其情感倾向为“正面”或“负面”。 禁止解释、禁止扩展、禁止提问。 输出格式严格为：😄 LLM 情感判断: 正面 或 😞 LLM 情感判断: 负面

关键设计点解析：

• 角色设定：“冷酷的分析师”强化了客观判断的预期
• 输出格式锁定：固定前缀+Emoji+关键词，便于前端解析
• 行为禁令：防止模型生成多余内容，提升推理效率
• Token长度控制：输出通常不超过15个token，加快解码速度

示例输入与输出：

输入：今天的实验终于成功了，太棒了！
输出：😄 LLM 情感判断: 正面

输入：这个bug修了三天还是没解决，烦死了
输出：😞 LLM 情感判断: 负面

3.2 任务二：开放域对话的自然交互

当完成情感判断后，系统将自动切换至标准对话模式。此时使用Qwen官方推荐的Chat Template：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-0.5B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-0.5B") messages = [ {"role": "system", "content": "你是一个温暖、有同理心的AI助手。"}, {"role": "user", "content": "今天的实验终于成功了，太棒了！"} ] prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)

此模板确保模型以助手身份进行回应，语气更人性化、富有情感共鸣。

对话输出示例：

“恭喜你！看到你的努力有了回报真让人开心，继续加油呀～”

4. 工程实现细节

4.1 系统流程设计

整个推理流程分为三个阶段：

1. 预处理阶段：接收用户输入文本
2. 情感分析阶段：拼接情感分析Prompt并调用模型
3. 对话生成阶段：复用原始输入，切换为对话Prompt生成回复

import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM class QwenAllInOne: def __init__(self, model_path="Qwen/Qwen1.5-0.5B"): self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path) self.device = "cpu" # 显式指定CPU运行 self.model.to(self.device) def analyze_sentiment(self, text): prompt = f"""你是一个冷酷的情感分析师，只关注文本的情绪极性。 用户每输入一段话，你必须判断其情感倾向为“正面”或“负面”。 禁止解释、禁止扩展、禁止提问。 输出格式严格为：😄 LLM 情感判断: 正面 或 😞 LLM 情感判断: 负面 用户输入：{text} 分析结果：""" inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self.device) with torch.no_grad(): outputs = self.model.generate( **inputs, max_new_tokens=15, pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id ) result = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 提取最后一行作为判断结果 lines = result.strip().split('\n') sentiment_line = lines[-1] if "情感判断" in lines[-1] else "无法判断" return sentiment_line def generate_response(self, text): messages = [ {"role": "system", "content": "你是一个温暖、有同理心的AI助手。"}, {"role": "user", "content": text} ] prompt = self.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False) inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self.device) with torch.no_grad(): outputs = self.model.generate( **inputs, max_new_tokens=64, do_sample=True, temperature=0.7, pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id ) response = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 移除prompt部分，只保留AI回复 return response[len(prompt):].strip()

4.2 性能优化策略

（1）FP32精度运行（CPU友好）

# 不进行量化，避免精度损失影响输出稳定性 # 直接使用FP32，兼容性更好，推理更稳定

（2）Token生成限制

• 情感分析：max_new_tokens=15，因输出极短
• 对话回复：max_new_tokens=64，平衡信息量与延迟

（3）禁用采样，提升确定性（情感分析）

# 情感判断使用greedy decoding do_sample=False

（4）启用采样，增强对话多样性

# 对话阶段开启采样 do_sample=True temperature=0.7

4.3 前端集成逻辑（简化版）

// 伪代码：前端请求处理流程 async function onSubmit(text) { const sentiment = await fetch('/api/sentiment', { method: 'POST', body: text }); display(sentiment); // 显示 😄 LLM 情感判断: 正面 const reply = await fetch('/api/chat', { method: 'POST', body: text }); display(reply); // 显示AI回复 }

5. 实际效果与性能表现

5.1 功能演示案例

可以看出，模型在两类任务上均表现出良好的语义理解和上下文适应能力。

5.2 CPU环境性能测试（Intel i7-1165G7）

提示：若追求更快响应，可考虑对模型进行INT8量化，预计延迟下降30%-40%，但需权衡输出稳定性。

6. 总结

6.1 技术价值回顾

本文展示了一种基于In-Context Learning的创新架构——Single Model, Multi-Task Inference。通过合理设计Prompt模板，我们成功让Qwen1.5-0.5B这一轻量级模型同时承担情感分析与智能对话双重职责，实现了：

• 资源高效：无需额外模型，节省显存与磁盘空间
• 部署简洁：仅依赖Transformers库，杜绝依赖冲突
• 响应迅速：CPU环境下仍可达秒级响应
• 行为可控：通过Prompt精确引导模型行为模式

这不仅是Prompt Engineering的一次成功实践，也为边缘AI提供了新的思路：与其堆叠模型，不如挖掘单模型的潜力。

6.2 最佳实践建议

1. 任务边界清晰化：确保不同任务的Prompt差异明显，避免混淆
2. 输出格式标准化：便于程序自动解析，提升前后端协作效率
3. 优先使用小模型做原型验证：Qwen-0.5B是理想的实验起点
4. 善用Chat Template：保证对话质量与一致性
5. 监控Token消耗：控制生成长度以优化性能

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