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Qwen2.5-7B-Instruct创意写作：小说生成实战

1. 引言

1.1 业务场景描述

在内容创作领域，尤其是小说、短篇故事等长文本生成任务中，传统的人工写作方式耗时耗力，且受限于创作者的灵感与经验。随着大语言模型（LLM）技术的发展，AI辅助创作已成为一种高效、低成本的内容生产方式。通义千问Qwen2.5-7B-Instruct作为阿里云最新发布的指令调优语言模型，在长文本生成、结构理解与创意表达方面表现出色，特别适合用于小说生成类应用。

本文将基于已部署的Qwen2.5-7B-Instruct模型，结合实际工程环境，手把手实现一个面向创意写作的小说生成系统，涵盖提示词设计、API调用、生成优化和结果评估等关键环节。

1.2 痛点分析

当前AI写作文本常面临以下问题：

• 内容空洞，缺乏情节推进
• 角色设定不稳定，前后矛盾
• 难以维持超过千字的一致性叙事
• 缺乏文学性与情感张力

而Qwen2.5系列通过增强训练数据覆盖、引入专家模型微调机制，在逻辑连贯性、角色一致性与语言风格多样性上实现了显著提升，为高质量小说生成提供了可能。

1.3 方案预告

本文将围绕如下流程展开实践：

1. 搭建本地推理服务
2. 设计高阶提示词（Prompt）策略
3. 实现多轮对话式小说生成
4. 输出可读性强、结构完整的短篇故事
5. 提供性能优化建议与避坑指南

2. 技术方案选型

2.1 为什么选择 Qwen2.5-7B-Instruct？

从表格可见，Qwen2.5-7B-Instruct在中文创意写作场景下具备明显优势，尤其在指令理解精度和长文本连贯性方面表现突出，是当前7B级别中最适合中文小说生成的开源模型之一。

2.2 核心能力支撑

Qwen2.5 的改进主要体现在以下几个方面：

• 知识广度扩展：训练语料包含大量文学作品、网络小说、剧本等文本资源，增强了对叙事结构的理解。
• 长文本生成稳定性：支持超过8K tokens的输出，能够生成完整章节级内容。
• 结构化输入理解：能解析JSON、表格等形式的角色设定或剧情大纲。
• 风格控制能力：可通过提示词精确控制语气、体裁（如武侠、科幻、言情）、叙述视角等。

这些特性使其成为构建AI小说生成系统的理想选择。

3. 小说生成实现步骤

3.1 环境准备与服务启动

确保本地已部署Qwen2.5-7B-Instruct模型，并按文档完成依赖安装：

cd /Qwen2.5-7B-Instruct python app.py

访问 https://gpu-pod69609db276dd6a3958ea201a-7860.web.gpu.csdn.net/ 可查看交互界面。

日志文件路径：server.log，可用于排查启动异常。

3.2 基础概念快速入门

Prompt模板格式

Qwen2.5 使用标准的聊天模板（chat template），需按照角色（role）组织输入：

[ {"role": "user", "content": "请写一篇关于末世逃亡的科幻短篇小说"}, {"role": "assistant", "content": "好的，我将为您创作……"} ]

使用tokenizer.apply_chat_template()自动添加特殊token，确保兼容性。

3.3 分步实践教程

步骤一：定义角色与世界观

我们先设定基本背景信息，提高生成一致性：

character_profile = { "主角姓名": "林远", "身份": "前天体物理学家", "性格特征": "冷静理性，但内心隐藏创伤", "当前状态": "带领幸存者穿越荒原寻找新家园" } world_setting = { "时间": "2145年", "事件": "太阳风暴摧毁地球磁场，大气层逐渐流失", "科技水平": "部分自动化设备仍可运行，能源稀缺" }

步骤二：构造高级Prompt

prompt = f""" 你是一位擅长科幻题材的作家，请根据以下设定创作一篇约1500字的短篇小说。 【角色设定】 {character_profile} 【世界背景】 {world_setting} 【要求】 - 开头要有画面感，描写环境与人物心理 - 包含一次意外冲突（如遭遇变异生物或资源争夺） - 结尾留有悬念，不强行圆满 - 使用第三人称有限视角，保持叙述稳定 - 语言风格：冷峻克制，略带诗意 请开始你的创作。 """

步骤三：调用模型生成小说

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "/Qwen2.5-7B-Instruct", device_map="auto", torch_dtype="auto" ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/Qwen2.5-7B-Instruct") # 构造消息 messages = [{"role": "user", "content": prompt}] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) # 编码输入 inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device) # 生成配置 outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=1536, temperature=0.85, top_p=0.9, do_sample=True, repetition_penalty=1.1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id ) # 解码输出 response = tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True) print(response)

核心参数说明

• max_new_tokens=1536：保证足够长度输出
• temperature=0.85：适度增加创造性
• top_p=0.9：保留高质量候选词
• repetition_penalty=1.1：防止重复句式
• do_sample=True：启用采样模式，避免贪婪解码导致单调

步骤四：运行结果示例（节选）

林远踩过焦黑的铁轨，风沙像刀子一样刮过防护面罩。氧气读数停在17%，他知道这具背包撑不过今晚……

突然，远处传来金属断裂的巨响。孩子们惊叫起来。他举起望远镜——那不是风蚀的残骸，是一群移动的机械骨架，关节处闪着幽蓝的光。它们曾是救援机器人，现在却被某种信号重新激活……

“走！”他推了一把身旁的女孩，“往地下管道去！”

子弹打在钢板上溅起火花。有人倒下了。没有人回头……

生成内容具备清晰的情节线、人物动机和氛围营造，符合预期目标。

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. 启用4-bit量化

from transformers import BitsAndBytesConfig import torch quant_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, bnb_4bit_quant_type="nf4" ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "/Qwen2.5-7B-Instruct", quantization_config=quant_config, device_map="auto" )

可将显存占用从16GB降至约9GB，适合消费级显卡部署。

2. 缓存Prompt工程模板

将常用的小说类型Prompt（如悬疑、爱情、玄幻）存储为JSON文件，便于复用与版本管理。

3. 分段生成+人工衔接

对于万字以上长篇，建议采用“章节制”生成：

• 先生成大纲
• 再逐章生成正文
• 每章开头加入前情提要，增强连贯性

5. 总结

5.1 实践经验总结

通过本次实战，我们验证了 Qwen2.5-7B-Instruct 在中文创意写作领域的强大潜力。其不仅能够生成语法正确、逻辑通顺的文本，更能理解复杂的角色设定与叙事结构，产出具有文学质感的作品。

关键收获包括：

• 高质量Prompt设计是成功的关键
• 温度与top_p参数需根据文体灵活调整
• 长文本生成需配合外部记忆机制（如重传设定）
• 4-bit量化可在几乎无损的情况下大幅降低资源消耗

5.2 最佳实践建议

1. 始终提供明确的创作指令：包括体裁、视角、字数、风格关键词。
2. 使用结构化数据注入设定：如JSON格式的角色档案，提升一致性。
3. 结合人工润色形成人机协同流程：AI负责初稿生成，人类负责情感深化与细节打磨。

该模式已在多个自媒体内容团队中落地，单日可产出数十篇原创短篇故事，效率提升显著。

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