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title: logistics-qwen-lora
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/zh4trix/logistics-qwen-lora"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/zh4trix/logistics-qwen-lora.md"
repository: zh4trix/logistics-qwen-lora
chinese_name: "物流通 LoRA（Qwen2.5-7B）"
last_updated: 2026-08-23
license: apache-2.0
base_model:
  - Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
base_model_relation: adapter
parameters: 11.5M
tensor_type:
  - F32
library_name:
  - transformer
  - lora
  - peft
  - safetensors
language:
  - zh
downloads: 4
stars: 0
tags:
  - lora
  - peft
  - logistics
  - "物流"
  - qwen2.5
  - tool-calling
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# logistics-qwen-lora

> logistics-qwen-lora - zh4trix 在 ModelScope 开源的模型。物流通 · Logistics LoRA for Qwen2.5-7B-Instruct

zh4trix/logistics-qwen-lora 是 ModelScope 魔搭社区上的 11.5M 参数机器学习模型，采用 apache-2.0 许可，基于 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 构建。

- **Repository**: zh4trix/logistics-qwen-lora
- **License**: apache-2.0
- **Parameters**: 11.5M
- **Base model**: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- **Tags**: lora, peft, logistics, 物流, qwen2.5, tool-calling
- **Downloads**: 4
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-08-23

Source: https://www.modelscope.cn/models/zh4trix/logistics-qwen-lora

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# 物流通 · Logistics LoRA for Qwen2.5-7B-Instruct

物流行业智能助手的 LoRA 适配器（PEFT 格式）。配合知识库检索与业务工具使用，覆盖客服问答、单据/地址抽取、路径调度、行业知识四类场景。

- 基座：`Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct`
- LoRA：r=8，alpha=160，作用于后 16 层的 q/k/v/o/gate/up/down
- 训练：mlx_lm LoRA 200 步，1435 条合成样本（工具轨迹由真实工具执行生成，知识问答由教师模型生成，训练 prompt 与线上一致：含检索上下文与工具定义）
- 评测：项目自带 20 例规则评测，基座 0.825 → LoRA 0.880（抽取任务 0 → 0.8）

## 使用

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

base = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(base)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base, dtype="auto", device_map="auto")
model = PeftModel.from_pretrained(model, "zh4trix/logistics-qwen-lora")  # 或 modelscope snapshot_download 后的本地路径
```

模型以 Qwen chat template 的工具调用格式工作（`tools` 传入模板，输出 `<tool_call>…</tool_call>`）。完整应用（检索、10 个业务工具、Gradio/FastAPI 服务）见 GitHub：https://github.com/zhatrix/logicLLM

## 局限

- 演示用途；运单/网点等数据为模拟数据。
- 7B 模型数值比较偏弱（如"53 度 vs 70%"）；未指明服务类型时可能自行假设。