高通 QCS8550 平台部署：Qwen2.5-7B 大模型与 Agent+RAG 技术的融合

本文探讨了在高通QCS8550计算平台上部署Qwen2.5-7B大语言模型与AIAgent+RAG技术的实践方案。Qwen2.5-7B是阿里云开源的76亿参数语言模型，具备128K长文本处理和29种语言支持能力。AIAgent通过整合大模型、工具调用和规划推理，实现了从被动响应到主动任务执行的转变。文章详细介绍了技术背景、核心架构以及从环境搭建到API服务启动的部署步骤。这一融合方案展现了边缘计算

伊利丹怒风

1185人浏览 · 2025-06-18 15:47:22

伊利丹怒风 · 2025-06-18 15:47:22 发布

前言

在人工智能技术快速迭代的当下，硬件性能与模型部署的适配性成为决定 AI 应用落地效率的关键因素。高通 QCS8550 作为一款高性能计算平台，以其强大的算力与低功耗优势，为前沿 AI 技术的部署提供了优质载体。而 Qwen2.5-7B 大语言模型结合 Agent 智能体与 RAG（检索增强生成）技术，凭借出色的理解与生成能力，正重塑人机交互与信息处理的范式。本文聚焦高通 QCS8550 平台部署实践：Qwen2.5-7B 大模型与 Agent+RAG 技术的深度融合方案，将详细拆解在该平台上部署这一先进 AI 组合的全流程，探讨技术难点与优化策略，为相关领域的开发者与研究人员提供可复用的实践经验。

一、Qwen2.5-7B是什么？

Qwen2.5-7B 是阿里云发布的大型语言模型，属于 Qwen2.5 系列。以下是关于它的详细介绍：

模型基本信息
- 参数规模：参数总量为 7.61B，其中非嵌入层参数为 6.53B。
- 注意力头数：Q 为 28，KV 为 4。
- 开源协议：以 Apache 2.0 开源协议开源，可完全免费商用。在 Hugging Face 上有基座版本、指令微调版本等多个版本可供下载。
模型特点
- 训练数据丰富：在多达 18T 个标记的大规模数据集上进行预训练。
- 指令遵循能力强：如 Qwen2.5-7B-Instruct 版本专门为理解和执行指令设计，能准确解释用户命令，在问答、摘要、翻译等任务中具有更高的准确性和一致性。
- 长文本处理出色：支持长达 128K tokens 的上下文，能生成最长 8K tokens 的文本。
- 多语言支持：支持超过 29 种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语等常见语言。
- 对多样提示适应性强：更能适应系统提示的多样性，增强了聊天机器人的角色扮演实现和条件设定。
- 性能提升显著：在指令跟踪、生成长文本、理解结构化数据（如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面有显著改进；在知识量、编码和数学能力上也有明显提升，引入专业知识模型后，在编码和数学领域的处理能力大幅提高。
适用场景
- 文本生成：可用于撰写文章、生成报告、创作故事等。
- 代码和数学任务：能进行自动编程、解答数学问题等。
- 数据分析：可以理解表格数据、生成结构化输出等，适用于教育、医疗、金融、客户服务等多个行业。
使用便捷性：模型代码已集成到最新的 Hugging Face transformers库中，用户可方便地使用该框架来部署和训练模型。

此外，Qwen2.5 系列还有 Qwen2.5-Omni-7B 这个全模态大模型，能处理文本、图像、音频和视频等多种数据，并实时生成文本和语音3。但 Qwen2.5-7B 与 Qwen2.5-Omni-7B 不同，Qwen2.5-7B 是单纯的语言模型，主要侧重于自然语言处理任务。

二、AI Agent是什么？

1. AI Agent 的本质定义与核心特征

AI Agent（智能体） 是一种能够感知环境、自主决策并执行动作的人工智能系统。它通过整合大语言模型（LLM）、工具调用能力和规划推理机制，将传统的 “被动响应式” AI 转化为 “主动执行任务” 的智能体。其核心特征包括：

环境感知：通过 API 或插件连接外部数据源（如网络、数据库、文件系统），获取实时信息。
自主决策：基于 LLM 的推理能力分析问题，制定执行策略（如分解任务、选择工具）。
行动执行：调用外部工具（如搜索引擎、计算器、代码解释器）完成复杂任务，并迭代优化结果。

2. AI Agent 的技术架构与工作流程

典型的 AI Agent 系统包含以下关键组件：

1. 规划器（Planner）

解析用户指令，将复杂任务分解为子任务序列（如 “先检索数据→再分析趋势→最后生成报告”）。

2. 工具库（Toolkit）

集成各类功能工具（如 Web 检索、文件操作、API 调用），供 Agent 在执行过程中按需调用。

3. 执行器（Executor）

按规划调用工具，处理中间结果，并根据反馈调整策略（如重试失败的操作）。

4. 记忆模块（Memory）

存储历史对话、中间结果和经验教训，支持多轮对话和长期任务执行。

3. AI Agent 与传统 AI 的关键区别

维度	传统 AI 系统	AI Agent 系统
交互模式	被动响应（等待用户输入）	主动执行（自主规划任务流程）
知识来源	预训练知识 + 微调	实时检索 + 工具调用
任务复杂度	单步骤或固定流程任务	多步骤、动态决策的复杂任务
输出形式	单一结果（如文本回答）	多模态、可执行的行动方案

4. AI Agent 的典型应用场景

▶ 垂直领域专家系统

医疗领域：分析患者病历、检索最新研究成果并辅助医生制定治疗方案。
金融领域：实时监控市场动态，结合历史数据生成投资组合建议。

▶ 自动化工作流机器人

内容创作：根据大纲自动撰写文章、生成配图并发布到自媒体平台。
IT 运维：检测系统异常、调用故障排查工具并执行修复操作。

▶ 复杂问题求解

科研辅助：设计实验方案、分析数据、撰写论文摘要的全流程支持。
多轮对话决策：如旅行规划（根据预算→筛选目的地→预订机票酒店）。

5. AI Agent 的核心技术挑战

工具调用的鲁棒性：如何确保 Agent 正确理解工具使用场景，避免错误调用（如用计算器处理文本分析）。
长期规划能力：在多步骤任务中保持目标一致性，避免 “偏离主线”。
可解释性与可控性：理解 Agent 决策逻辑，防止执行有害或不符合预期的操作。
资源效率：优化推理成本，避免过度调用外部工具导致性能下降。

6. 代表性 AI Agent 框架与工具

LangChain：提供任务规划、工具链管理、记忆存储等基础组件，支持快速构建自定义 Agent。
AutoGPT：早期开源 Agent 框架，展示了 Agent 自主执行长期任务的潜力（如自动创建和运营博客）。
GPT-4 Turbo with Functions：OpenAI 推出的模型，原生支持函数调用，降低了 Agent 开发门槛。
Dify：专注于任务优先级排序和执行的轻量级框架，适合资源受限场景。

AI Agent 正推动人工智能从 “工具” 向 “助手”“伙伴” 的角色演进，尤其在需要跨领域知识整合、多步骤决策的场景中，其价值将愈发显著。随着技术成熟度提升，未来可能出现 “通用型企业智能体”，一站式处理公司运营中的各类复杂任务。

三、使用步骤

1. 安装RAG引擎与Agent框架：dify

请参考文章高通 QCS8550 与Dify协同：边缘端本地知识库构建与 RAG 优化实践-CSDN博客

2. 安装aidllm及下载模型

安装aidllm--大模型推理引擎

aid-pkg -i -d aidllm_1.2.0_arm64.aid.gpg

aid-pkg是aidlux的包管理工具;

aid-llm是aidlux的大模型推理引擎；

安装api服务

终端执行：

sudo aidllm install api

拉取模型文件

sudo aidllm remote-list

(上述列表展示当前可下载的全部模型文件，其中Current Soc 表示模型可适配的高通芯片型号)

终端执行：sudo aidllm pull <Url> ，把指定模型文件拉取到本地
如：sudo aidllm pull aplux/aplux_qwen2-7B

查看本地已下载的模型：

 sudo aidllm list

3. 启动api服务

终端执行：

sudo aidllm api start

当提示successfully，则表示API启动成功

当本地存在多个模型文件，则可以指定模型启动
终端执行：sudo aidllm api start -m <Name>
如：sudo aidllm api start -m aplux_qwen2.5-3B

查询状态： sudo aidllm api status
停止服务： sudo aidllm api stop
重启服务： sudo aidllm api restart

4. 导入模型

1.确认此时模型以正常启动，可在本机或其他设备上测试

curl -X POST ‘http://192.168.111.133:8888/v1/chat/completions’
–header ‘Content-Type: application/json’
–data-raw ‘{“model”: “aplux_qwen2-7b”,“api_key”: “”,“messages”: [{“role”: “system”,“content”: “You are a helpful assistant”},{“role”: “user”,“content”: “给我讲一个笑话”}],“stream”: true}’

2.安装插件

3.添加模型，api-key可随意填写

5.模型添加完成后，即可添加应用、知识库结合使用

（示例）

总结

本文聚焦高通 QCS8550 平台上 Qwen2.5-7B 大语言模型与 Agent+RAG 技术的融合部署实践，核心内容可归纳为以下三方面：

1、技术背景与融合价值

硬件载体：高通 QCS8550 作为高性能计算平台，以强大算力与低功耗优势，为 AI 模型边缘部署提供支撑。
模型能力：Qwen2.5-7B 是阿里云开源的 76 亿参数大语言模型，具备 128K 长文本处理、29 种语言支持、指令遵循与代码 / 数学任务优化等特性，适配文本生成、数据分析等多场景。
智能体升级：AI Agent 通过整合 LLM、工具调用与规划推理，将被动响应转化为主动任务执行，结合 RAG 检索增强技术，可实时调用外部知识，提升复杂任务处理能力。

2、核心技术解析

Qwen2.5-7B 模型特性
- 参数规模 7.61B，支持 Apache 2.0 商用，基于 18T 数据预训练，在长文本生成、结构化数据理解等方面性能显著。
- 与全模态模型 Qwen2.5-Omni-7B 不同，专注于自然语言处理任务。
AI Agent 架构与能力
- 核心组件包括规划器、工具库、执行器与记忆模块，可分解任务、调用工具（如检索、计算）并迭代优化决策。
- 相比传统 AI，Agent 具备主动规划、实时知识更新、多步骤任务处理能力，适用于医疗辅助、金融分析、自动化工作流等场景。

3、高通平台部署实践步骤

环境搭建：安装 Dify 框架（RAG 引擎与 Agent 工具），部署 aidllm 推理引擎并下载适配 QCS8550 的 Qwen2.5-7B 模型。
服务启动：通过终端命令启动 API 服务，确保模型正常运行。
功能验证与应用集成：通过 API 调用测试模型（如生成笑话），添加插件后结合知识库构建 AI 助手，实现检索增强与智能决策。