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Qwen1.5-0.5B-Chat支持OAuth？用户认证部署案例

1. 引言

1.1 轻量级模型的工程价值与安全挑战

随着大模型技术的普及，越来越多企业开始尝试将开源语言模型集成到内部系统中，用于智能客服、知识问答、自动化助手等场景。阿里通义千问推出的Qwen1.5-0.5B-Chat作为一款仅含5亿参数的轻量级对话模型，在保持基本语义理解能力的同时，显著降低了部署门槛，特别适合资源受限或对响应延迟不敏感的边缘服务。

然而，当模型服务以Web接口形式暴露时，一个常被忽视但至关重要的问题浮出水面：如何控制访问权限？是否支持用户身份认证机制（如OAuth）？

本文基于 ModelScope 生态完成 Qwen1.5-0.5B-Chat 的本地化部署，并重点探讨其在开放访问模式下的安全风险，提出一套可落地的OAuth2 用户认证集成方案，实现“模型可用”向“安全可控”的演进。

1.2 项目定位与阅读收获

本实践属于典型的“轻量模型 + 安全加固”型工程改造案例。读者将获得以下核心价值：

• 掌握 Qwen1.5-0.5B-Chat 在 CPU 环境下的完整部署流程；
• 理解原生 Flask WebUI 的结构设计与扩展方式；
• 学习如何为无认证模型服务添加 OAuth2 支持；
• 获取一套可复用的用户登录鉴权代码模板。

2. 原生部署回顾：从零启动 Qwen1.5-0.5B-Chat

2.1 环境准备与依赖安装

首先创建独立 Conda 环境，避免依赖冲突：

conda create -n qwen_env python=3.9 conda activate qwen_env

安装核心依赖包：

pip install modelscope torch transformers flask gevent requests

注意：modelscopeSDK 需使用最新版本（≥1.14），否则可能无法拉取 Qwen1.5 系列模型。

2.2 模型加载与推理实现

通过modelscope提供的snapshot_download接口获取模型权重：

from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat')

使用 Hugging Face Transformers 加载并进行文本生成：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="cpu", trust_remote_code=True) inputs = tokenizer("你好，请介绍一下你自己", return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(response)

该代码可在纯 CPU 环境下运行，内存占用约 1.8GB，推理速度约为 8–12 token/s，满足基础交互需求。

2.3 启动内置 WebUI 服务

项目默认提供基于 Flask 的简易前端界面，启动脚本如下：

from flask import Flask, request, jsonify, render_template import threading app = Flask(__name__) @app.route("/") def index(): return render_template("chat.html") # 前端页面 @app.route("/chat", methods=["POST"]) def chat(): user_input = request.json.get("input") inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return jsonify({"response": response}) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8080, threaded=True)

服务启动后，访问http://<server_ip>:8080即可进入聊天界面。

3. 安全痛点分析：为何需要用户认证？

3.1 开放接口的风险暴露

当前部署方式存在明显安全隐患：

• 无访问控制：任何知道 IP 和端口的人都能调用/chat接口；
• 资源滥用风险：恶意用户可通过脚本持续请求，耗尽服务器内存；
• 数据泄露隐患：若后续接入企业知识库，未授权访问可能导致信息外泄。

虽然 Qwen1.5-0.5B-Chat 本身不具备用户管理功能，但这不应成为忽略安全的理由。

3.2 OAuth2 的适用性评估

OAuth2 是目前最主流的第三方授权协议，适用于以下场景：

对于大多数组织而言，采用 OAuth2 实现单点登录（SSO）是最优选择——既能复用现有身份体系，又能提升用户体验。

4. 实践应用：为 Qwen 服务集成 OAuth2 认证

4.1 技术选型与架构设计

我们选择Authlib作为 OAuth2 客户端库，因其轻量、易集成且支持主流平台（如 GitHub、Google、钉钉）。

整体架构调整如下：

[用户] ↓ (浏览器重定向) [Flask App] → [OAuth Provider] ↑ (回调携带 token) [验证成功 → 显示聊天页] ↓ (携带 session) [继续调用 /chat 接口]

关键改动点： - 新增/login和/auth/callback路由； - 使用 Flask-Session 管理登录状态； - 所有敏感接口增加@login_required装饰器。

4.2 核心代码实现

（1）OAuth2 初始化配置

from authlib.integrations.flask_client import OAuth from flask_session import Session import os app.config['SECRET_KEY'] = 'your-super-secret-key' # 替换为真实密钥 app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem' Session(app) oauth = OAuth(app) github = oauth.register( name='github', client_id='your_github_client_id', client_secret='your_github_client_secret', access_token_url='https://github.com/login/oauth/access_token', authorize_url='https://github.com/login/oauth/authorize', api_base_url='https://api.github.com/', client_kwargs={'scope': 'user:email'}, )

（2）登录与回调处理

@app.route('/login') def login(): redirect_uri = url_for('authorize', _external=True) return github.authorize_redirect(redirect_uri) @app.route('/auth/callback') def authorize(): token = github.authorize_access_token() resp = github.get('user') user_info = resp.json() # 存储用户信息至 session session['user'] = { 'id': user_info['id'], 'name': user_info['name'], 'avatar': user_info['avatar_url'] } return redirect('/')

（3）会话保护装饰器

def login_required(f): @wraps(f) def decorated_function(*args, **kwargs): if 'user' not in session: return redirect('/login') return f(*args, **kwargs) return decorated_function

（4）受保护的聊天接口

@app.route("/chat", methods=["POST"]) @login_required def chat(): user_input = request.json.get("input") # ... 模型推理逻辑 ... return jsonify({"response": response})

（5）前端页面判断登录状态

在chat.html中加入判断逻辑：

<script> fetch('/session') .then(r => r.json()) .then(data => { if (!data.logged_in) { window.location.href = '/login'; } }); </script>

同时新增/session接口：

@app.route('/session') def get_session(): return jsonify({ 'logged_in': 'user' in session, 'user': session.get('user') })

4.3 部署验证步骤

1. 注册 GitHub OAuth 应用，填写http://localhost:8080/auth/callback为回调地址；
2. 将client_id和client_secret填入代码；
3. 启动服务，访问http://localhost:8080；
4. 触发跳转至 GitHub 登录页；
5. 授权后返回主界面，确认可正常对话。

5. 进阶优化建议

5.1 多提供商支持（钉钉/企业微信）

若用于企业内部系统，推荐对接钉钉 OAuth2：

dingtalk = oauth.register( name='dingtalk', client_id='your_corp_id', client_secret='your_agent_secret', authorize_url='https://oapi.dingtalk.com/connect/qrconnect', access_token_url='https://oapi.dingtalk.com/gettoken', userinfo_endpoint='https://oapi.dingtalk.com/user/getuserinfo', )

注意：钉钉扫码登录需公网可访问域名，内网测试可用ngrok或localtunnel映射。

5.2 会话级限流策略

结合flask-limiter对已登录用户做请求频率限制：

from flask_limiter import Limiter limiter = Limiter( app, key_func=lambda: session['user']['id'], default_limits=["30 per minute"] ) @app.route("/chat", methods=["POST"]) @login_required @limiter.limit("10 per minute") def chat(): # ...

有效防止个别用户过度占用资源。

5.3 模型输出审计日志

记录所有用户提问内容，便于后期分析与合规审查：

import logging logging.basicConfig(filename='qwen_access.log', level=logging.INFO) @app.route("/chat", methods=["POST"]) @login_required def chat(): user_input = request.json.get("input") user_id = session['user']['id'] logging.info(f"[User:{user_id}] Input: {user_input}") # ... 推理逻辑 ... logging.info(f"[User:{user_id}] Output: {response[:100]}...") return jsonify({"response": response})

6. 总结

6.1 核心成果回顾

本文完成了 Qwen1.5-0.5B-Chat 模型的本地部署，并针对其缺乏用户认证的问题，实现了完整的 OAuth2 集成方案。主要成果包括：

1. 成功在 CPU 环境下运行 0.5B 级别模型，内存占用低于 2GB；
2. 基于 Authlib 实现 GitHub 第三方登录，保障服务访问安全性；
3. 提供可扩展的身份认证框架，支持钉钉、企业微信等企业级 SSO；
4. 补充了限流、审计等生产级功能建议。

6.2 最佳实践建议

• 永远不要将模型服务直接暴露在公网，即使只是轻量模型；
• 优先使用组织内部已有的身份系统（如 LDAP、SSO）进行集成；
• 对所有用户行为留痕，既可用于优化体验，也可满足合规要求；
• 定期更新依赖库，尤其是涉及网络通信和加密的组件。

通过本次实践，我们证明了即使是小型开源模型，也能通过合理的工程设计，达到接近生产系统的安全标准。

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