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Qwen1.5-0.5B-Chat会话持久化：Redis缓存实战教程

1. 引言

1.1 学习目标

在本教程中，你将掌握如何为基于 ModelScope 部署的Qwen1.5-0.5B-Chat轻量级对话模型实现会话状态持久化。我们将使用Redis作为缓存数据库，解决传统无状态 Web 服务中用户对话上下文丢失的问题，从而构建具备“记忆能力”的智能对话系统。

完成本教程后，你将能够：

• 理解对话系统中会话管理的核心挑战
• 集成 Redis 实现用户会话的存储与读取
• 在 Flask 应用中封装会话管理逻辑
• 构建支持多用户并发访问的持久化聊天服务

1.2 前置知识

建议读者已具备以下基础：

• Python 编程经验（熟悉类与异步编程）
• 基本了解 RESTful API 和 HTTP 会话机制
• 熟悉 ModelScope 模型加载流程
• 对 Redis 的基本操作有一定认知

1.3 教程价值

当前大多数本地部署的 LLM 服务仅提供单轮推理能力，缺乏对多轮对话上下文的有效管理。本文提供一套完整、可运行的解决方案，帮助开发者快速将“一次性问答”升级为“连续性对话”，显著提升用户体验和产品实用性。

2. 环境准备与项目结构

2.1 安装依赖

首先创建独立 Conda 环境并安装必要库：

conda create -n qwen_env python=3.9 conda activate qwen_env pip install modelscope torch transformers flask redis gevent

确保 Redis 服务已启动。若未安装，可通过以下命令快速配置（以 Ubuntu 为例）：

sudo apt update sudo apt install redis-server sudo systemctl start redis

2.2 项目目录结构

初始化项目文件夹，组织如下结构：

qwen-chat-redis/ ├── app.py # Flask 主应用 ├── session_manager.py # 会话管理模块 ├── model_loader.py # 模型加载模块 ├── templates/ │ └── chat.html # 前端页面模板 └── requirements.txt

该结构清晰分离关注点，便于后期维护与扩展。

3. 核心模块实现

3.1 模型加载模块（model_loader.py）

利用 ModelScope SDK 加载 Qwen1.5-0.5B-Chat 模型，并进行 CPU 推理适配：

# model_loader.py from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer def load_qwen_model(): """ 加载 Qwen1.5-0.5B-Chat 模型与分词器 使用 float32 精度适配 CPU 推理 """ model_name = "qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, device_map="cpu", # 明确指定 CPU 推理 trust_remote_code=True ).float() # 转为 float32 提升 CPU 计算稳定性 return model, tokenizer

注意：trust_remote_code=True是调用 ModelScope 自定义模型的必要参数。

3.2 会话管理模块（session_manager.py）

这是实现会话持久化的关键组件。我们使用 Redis 存储每个用户的对话历史，并设置合理的过期时间。

# session_manager.py import json import redis from datetime import datetime class SessionManager: def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0, expire_time=1800): self.redis_client = redis.StrictRedis(host=host, port=port, db=db, decode_responses=True) self.expire_time = expire_time # 默认30分钟过期 def get_session(self, session_id): """获取指定会话的历史记录""" key = f"chat:session:{session_id}" data = self.redis_client.get(key) if data: # 命中缓存，重置TTL self.redis_client.expire(key, self.expire_time) return json.loads(data) else: # 新会话，返回空历史 return [] def save_message(self, session_id, role, content): """保存一条消息到会话历史""" key = f"chat:session:{session_id}" message = { "role": role, "content": content, "timestamp": datetime.now().isoformat() } # 使用列表结构存储对话历史 self.redis_client.rpush(key, json.dumps(message)) self.redis_client.expire(key, self.expire_time) # 每次写入更新TTL def clear_session(self, session_id): """清除某个会话""" key = f"chat:session:{session_id}" self.redis_client.delete(key)

设计要点说明：

• 键命名规范：采用chat:session:{id}的命名空间模式，便于管理和监控。
• 自动过期机制：通过EXPIRE指令避免无效数据长期占用内存。
• JSON 序列化：保证消息结构可读且易于解析。
• rpush + expire 组合：高效追加消息并动态刷新生命周期。

3.3 Flask 主应用（app.py）

集成模型推理与会话管理，对外暴露/chat接口。

# app.py from flask import Flask, request, jsonify, render_template, stream_with_context from model_loader import load_qwen_model from session_manager import SessionManager import threading app = Flask(__name__) model, tokenizer = load_qwen_model() session_manager = SessionManager() @app.route("/") def index(): return render_template("chat.html") @app.route("/chat", methods=["POST"]) def chat(): data = request.json user_input = data.get("message") session_id = data.get("session_id", "default") # 保存用户输入 session_manager.save_message(session_id, "user", user_input) # 获取完整上下文 history = session_manager.get_session(session_id) # 构造模型输入（包含历史） inputs = tokenizer.apply_chat_template( history + [{"role": "user", "content": user_input}], tokenize=False, add_generation_prompt=True ) # 模型推理 inputs_tokenized = tokenizer(inputs, return_tensors="pt").to("cpu") outputs = model.generate( **inputs_tokenized, max_new_tokens=512, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9 ) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 提取真实回复（去除输入部分） assistant_response = response[len(inputs):].strip() # 保存AI回复 session_manager.save_message(session_id, "assistant", assistant_response) return jsonify({"reply": assistant_response}) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8080, threaded=True)

性能提示：由于是 CPU 推理，建议启用threaded=True支持并发请求处理。

3.4 前端界面（templates/chat.html）

一个极简的 HTML 页面，支持流式风格交互（此处省略 CSS）：

<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Qwen1.5-0.5B-Chat + Redis</title> </head> <body> <div id="chat-box"></div> <input type="text" id="user-input" placeholder="请输入消息..." /> <button onclick="send()">发送</button> <script> const sessionId = 'user_' + Date.now(); const chatBox = document.getElementById('chat-box'); const input = document.getElementById('user-input'); function send() { const msg = input.value; if (!msg.trim()) return; // 显示用户消息 appendMessage('user', msg); input.value = ''; // 发送请求 fetch('/chat', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ message: msg, session_id: sessionId }) }) .then(res => res.json()) .then(data => { appendMessage('assistant', data.reply); }); } function appendMessage(role, text) { const div = document.createElement('div'); div.innerHTML = `<strong>${role}:</strong> ${text}`; chatBox.appendChild(div); chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight; } </script> </body> </html>

4. 实践问题与优化方案

4.1 常见问题及解决方案

4.2 性能优化建议

1. 连接池优化：生产环境中应使用redis.ConnectionPool避免频繁建立连接。
2. 批量序列化压缩：对于长对话，可考虑使用zlib压缩 JSON 数据后再存入 Redis。
3. 异步非阻塞 I/O：结合gevent或asyncio提升高并发下的吞吐量。
4. 本地缓存加速：增加一层内存缓存（如LRUCache），减少对 Redis 的高频访问。

示例：引入连接池增强稳定性

# 在 session_manager.py 中改进初始化 def __init__(self, ...): pool = redis.ConnectionPool(host=host, port=port, db=db, decode_responses=True) self.redis_client = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

5. 启动与验证

5.1 启动服务

依次执行以下命令：

# 启动 Redis（后台模式） redis-server --daemonize yes # 启动 Flask 应用 python app.py

服务启动后，打开浏览器访问http://<your-ip>:8080即可进入聊天界面。

5.2 验证会话持久化

1. 打开两个不同浏览器窗口（或使用隐身模式），分别发起对话。
2. 观察两个会话是否互不干扰 —— 这表明session_id有效隔离了上下文。
3. 关闭页面后重新打开，继续提问，检查能否接续之前的对话（需前端保留 session_id）。
4. 使用 Redis CLI 查看实际存储内容：

redis-cli > KEYS chat:session:* > GET chat:session:user_1712345678

预期输出为包含多条消息的 JSON 数组。

6. 总结

6.1 核心收获

本文详细介绍了如何为轻量级大模型Qwen1.5-0.5B-Chat添加会话持久化能力。通过引入 Redis 缓存，我们成功实现了：

• 用户对话历史的跨请求保持
• 多用户并发会话隔离
• 自动过期机制防止内存泄漏
• 完整可运行的前后端集成方案

这套方案特别适用于资源受限环境下的边缘部署场景，兼顾性能与功能完整性。

6.2 下一步学习路径

• 将 session_id 与用户登录体系绑定，实现长期记忆
• 引入向量数据库（如 FAISS）实现“长期记忆+语义检索”
• 使用 Celery 实现异步任务队列，提升系统响应能力
• 部署至 Docker/Kubernetes，实现服务容器化编排

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