网页版部署MySQL + Qwen3-0.5B + Flask + Dify 工作流部署指南

风筝超冷2025-05-08 0:40

1. 安装MySQL和PyMySQL

安装MySQL

复制代码 
# 在Ubuntu/Debian上安装
sudo apt update
sudo apt install mysql-server
sudo mysql_secure_installation

# 启动MySQL服务
sudo systemctl start mysql
sudo systemctl enable mysql

安装PyMySQL

复制代码 
pip install pymysql

使用 apt 安装 MySQL 后，默认情况下 root 用户没有密码 ，但需要通过 sudo 权限访问。

如果希望设置密码（推荐）

使用 mysql_secure_installation

运行以下命令交互式设置密码：

复制代码 
sudo mysql_secure_installation

按照提示：

  1. 选择密码强度验证策略（通常选 0 跳过）

  2. 输入新密码并确认

  3. 后续选项建议全部选 Y（移除匿名用户、禁止远程 root 登录等）

用 sudo 登录 MySQL

python 复制代码 
sudo mysql -u root

检查 MySQL 用户认证方式

登录 MySQL 后，执行：

python 复制代码 
SELECT user, host, plugin FROM mysql.user WHERE user='root';

修改 root 用户认证方式为密码

假设你已经用 sudo mysql 进入了 MySQL，执行：

python 复制代码 
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '12345678';
FLUSH PRIVILEGES;

创建数据库和表

python 复制代码 
import pymysql

# 替换为你的MySQL root密码
MYSQL_PASSWORD = 'your_root_password'

connection = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='12345678'
)

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 创建数据库
        cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS qwen_demo")
        cursor.execute("USE qwen_demo")
        
        # 创建产品表
        cursor.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
            name VARCHAR(100),
            category VARCHAR(50),
            price DECIMAL(10,2),
            stock INT
        )
        """)
        
        # 插入示例数据
        cursor.execute("""
        INSERT INTO products (name, category, price, stock)
        VALUES 
            ('笔记本电脑', '电子产品', 5999.00, 50),
            ('智能手机', '电子产品', 3999.00, 100),
            ('平板电脑', '电子产品', 2999.00, 30),
            ('办公椅', '家具', 899.00, 20),
            ('书桌', '家具', 1299.00, 15)
        """)
    
    connection.commit()
    print("数据库和表创建成功，示例数据已插入！")
finally:
    connection.close()

2. 部署Qwen3-0.5B模型

python 复制代码 
pip install transformers torch sentencepiece

text2sql.py

python 复制代码 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "Qwen/Qwen1.5-0.5B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")

def generate_sql_from_nl(query):
    prompt = f"""将以下中文问题转换为SQL查询语句。只返回SQL语句，不要有其他解释或说明。
    
数据库表结构：
表名：products
字段：id, name, category, price, stock

问题：{query}
SQL:"""
    
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
    sql = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    # 提取SQL部分
    sql = sql.split("SQL:")[-1].strip()
    return sql

测试代码：

python 复制代码 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/models/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")

def generate_sql_from_nl(query):
    prompt = f"""将以下中文问题转换为SQL查询语句。只返回SQL语句，不要有其他解释或说明。
    
数据库表结构：
表名：products
字段：id, name, category, price, stock

问题：{query}
SQL:"""
    
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)
    sql = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    # 提取SQL部分
    sql = sql.split("SQL:")[-1].strip()
    return sql

if __name__ == "__main__":
    query = "查询所有价格大于100的产品"
    sql = generate_sql_from_nl(query)
    print("问题：", query)
    print("SQL：", sql)

3. 使用Flask部署API

python 复制代码 
pip install flask flask-cors

创建 app.py:

python 复制代码 
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
import pymysql
from qwen_model import generate_sql_from_nl  # 假设上面的Qwen代码保存在qwen_model.py

app = Flask(__name__)
CORS(app)

# MySQL配置
db_config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'root',
    'password': 'your_password',
    'database': 'qwen_demo',
    'charset': 'utf8mb4',
    'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor
}

@app.route('/api/query', methods=['POST'])
def handle_query():
    data = request.json
    user_query = data.get('query')
    
    if not user_query:
        return jsonify({'error': 'No query provided'}), 400
    
    try:
        # 生成SQL
        sql = generate_sql_from_nl(user_query)
        
        # 执行SQL
        connection = pymysql.connect(**db_config)
        with connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute(sql)
            result = cursor.fetchall()
        
        return jsonify({
            'sql': sql,
            'result': result
        })
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

启动Flask服务：

复制代码 
python app.py
python 复制代码 
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
import pymysql
from qwen_model import generate_sql_from_nl  # 假设上面的Qwen代码保存在qwen_model.py

app = Flask(__name__)
CORS(app)

# MySQL配置
db_config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'root',
    'password': '12345678',
    'database': 'qwen_demo',
    'charset': 'utf8mb4',
    'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor
}

@app.route('/api/query', methods=['POST'])
def handle_query():
    data = request.json
    user_query = data.get('query')
    
    if not user_query:
        return jsonify({'error': 'No query provided'}), 400
    
    try:
        # 生成SQL
        sql = generate_sql_from_nl(user_query)
        
        # 执行SQL
        connection = pymysql.connect(**db_config)
        with connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute(sql)
            result = cursor.fetchall()
        
        return jsonify({
            'sql': sql,
            'result': result
        })
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

test_api.py

python 复制代码 
import requests

url = "http://127.0.0.1:5000/api/query"
data = {
    "query": "价格大于3000的产品"  # 这里可以换成你想测试的自然语言问题
}

response = requests.post(url, json=data)
print("Status Code:", response.status_code)
print("Response:", response.json())

4. 在Dify中创建工作流

  1. 登录Dify平台

  2. 创建一个新的工作流

  3. 添加以下节点：

节点1: 用户输入

  • 类型：输入节点

  • 配置：接收用户的中文查询

节点2: 调用Flask API

节点3: 结果格式化

  • 类型：JavaScript处理节点

  • 代码：

复制代码 
function formatResult(data) {
    const result = data.result;
    if (result.length === 0) return "没有找到匹配的结果";
    
    let output = "查询结果：\\n";
    result.forEach(item => {
        output += `名称: ${item.name}, 类别: ${item.category}, 价格: ${item.price}, 库存: ${item.stock}\\n`;
    });
    
    return {
        sql: data.sql,
        result: output
    };
}

return formatResult(input);

节点4: 输出结果

  • 类型：输出节点

  • 配置：显示格式化后的结果

相关推荐
khystal7 分钟前
HUMS 2023齿轮箱数据分析
数据库·数据分析·信号处理
Warren9811 分钟前
Spring Boot 整合网易163邮箱发送邮件实现找回密码功能
数据库·vue.js·spring boot·redis·后端·python·spring
追逐时光者43 分钟前
推荐 4 个不错的数据库设计工具，效率提升利器！
数据库
似水流年流不尽思念1 小时前
mysql日志文件有哪些，分别介绍下作用 ？
后端·mysql·面试
麦麦大数据2 小时前
求职推荐大数据可视化平台招聘系统 Vue+Flask python爬虫 前后端分离
vue.js·爬虫·python·信息可视化·flask·推荐算法·协同过滤
.Shu.3 小时前
Mysql InnoDB 底层架构设计、功能、原理、源码系列合集【五、InnoDB 高阶机制与实战调优】
数据库·mysql
新法国菜4 小时前
MySql知识梳理之DDL语句
数据库·mysql
DarkAthena5 小时前
【GaussDB】全密态等值查询功能测试及全密态技术介绍
数据库·gaussdb
ShawnLeiLei6 小时前
2.3 Flink的核心概念解析
数据库·python·flink
热门推荐
01UV安装并设置国内源02KGG转MP3工具|非KGM文件|解密音频03【踩坑笔记】50系显卡适配的 PyTorch 安装04蜘蛛磁力 搜索引擎大全，如何使用蜘蛛磁力查找磁力链接05Qwen3-Coder 快速上手教程 | Qwen Code + Claude Code06Claude Code VSCode集成开发指南：AI编程助手完整配置07【2025.08.06最新版】Android Studio下载、安装及配置记录（自动下载sdk）0820个国内外主流AI绘画工具大汇总（最新免费可用~）092025最新国内服务器可用docker源仓库地址大全（2025年8月更新）10jdk21下载、安装（Windows、Linux、macOS）