1 引言
通义千问-7B（Qwen-7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-7B的基础上，我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。相较于最初开源的Qwen-7B模型，我们现已将预训练模型和Chat模型更新到效果更优的版本。本仓库为Qwen-7B预训练模型的仓库。
体验地址：https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen-7B-Chat-Demo/summary
代码地址：https://github.com/QwenLM/Qwen
通义千问-7B（Qwen-7B）主要有以下特点：
- 大规模高质量训练语料：使用超过2.4万亿tokens的数据进行预训练，包含高质量中、英、多语言、代码、数学等数据，涵盖通用及专业领域的训练语料。通过大量对比实验对预训练语料分布进行了优化。
- 强大的性能：Qwen-7B在多个中英文下游评测任务上（涵盖常识推理、代码、数学、翻译等），效果显著超越现有的相近规模开源模型，甚至在部分指标上相比更大尺寸模型也有较强竞争力。具体评测结果请详见下文。
- 覆盖更全面的词表：相比目前以中英词表为主的开源模型，Qwen-7B使用了约15万大小的词表。该词表对多语言更加友好，方便用户在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强和扩展。
2 通义千问介绍
2.1 介绍
我们开源了Qwen（通义千问）系列工作，当前开源模型的参数规模为18亿（1.8B）、70亿（7B）、140亿（14B）和720亿（72B）。本次开源包括基础模型Qwen，即Qwen-1.8B、Qwen-7B、Qwen-14B、Qwen-72B，以及对话模型Qwen-Chat，即Qwen-1.8B-Chat、Qwen-7B-Chat、Qwen-14B-Chat和Qwen-72B-Chat。模型链接在表格中，请点击了解详情。同时，我们公开了我们的技术报告，请点击上方论文链接查看。
当前基础模型已经稳定训练了大规模高质量且多样化的数据，覆盖多语言（当前以中文和英文为主），总量高达3万亿token。在相关基准评测中，Qwen系列模型拿出非常有竞争力的表现，显著超出同规模模型并紧追一系列最强的闭源模型。此外，我们利用SFT和RLHF技术实现对齐，从基座模型训练得到对话模型。Qwen-Chat具备聊天、文字创作、摘要、信息抽取、翻译等能力，同时还具备一定的代码生成和简单数学推理的能力。在此基础上，我们针对LLM对接外部系统等方面针对性地做了优化，当前具备较强的工具调用能力，以及最近备受关注的Code Interpreter的能力和扮演Agent的能力。我们将各个大小模型的特点列到了下表。
在这个项目中，你可以了解到以下内容
- 快速上手Qwen-Chat教程，玩转大模型推理
- 量化模型相关细节，包括GPTQ和KV cache量化
- 推理性能数据，包括推理速度和显存占用
- 微调的教程，帮你实现全参数微调、LoRA以及Q-LoRA
- 部署教程，以vLLM和FastChat为例
- 搭建Demo的方法，包括WebUI和CLI Demo
- 搭建API的方法，我们提供的示例为OpenAI风格的API
- 更多关于Qwen在工具调用、Code Interpreter、Agent方面的内容
- 长序列理解能力及评测
- 使用协议
2.2 新闻
- 2023.11.30 🔥 我们推出 Qwen-72B 和 Qwen-72B-Chat，它们在 3T tokens上进行训练，并支持 32k 上下文。同时也发布了 Qwen-1.8B 和 Qwen-1.8B-Chat。我们还增强了 Qwen-72B-Chat 和 Qwen-1.8B-Chat 的系统指令（System Prompt）功能，请参阅示例文档。此外，我们还对昇腾910以及海光DCU实现了推理的支持，详情请查看
ascend-support及dcu-support文件夹。 - 2023年10月17日 我们推出了Int8量化模型Qwen-7B-Chat-Int8和Qwen-14B-Chat-Int8。
- 2023年9月25日 在魔搭社区（ModelScope）和Hugging Face推出Qwen-14B和Qwen-14B-Chat模型，并开源 qwen.cpp 和 Qwen-Agent。Qwen-7B和Qwen-7B-Chat的代码和模型也同步得到更新。请使用最新的代码和模型！
- 相比原版Qwen-7B，新版用了更多训练数据（从2.2T增加到2.4T tokens），序列长度从2048扩展至8192。整体中文能力以及代码能力均有所提升。
- 2023年9月12日 支持Qwen-7B和Qwen-7B-Chat的微调，其中包括全参数微调、LoRA以及Q-LoRA。
- 2023年8月21日 发布Qwen-7B-Chat的Int4量化模型，Qwen-7B-Chat-Int4。该模型显存占用低，推理速度相比半精度模型显著提升，在基准评测上效果损失较小。
- 2023年8月3日 在魔搭社区（ModelScope）和Hugging Face同步推出Qwen-7B和Qwen-7B-Chat模型。同时，我们发布了技术备忘录，介绍了相关的训练细节和模型表现。
2.3 评测表现
Qwen系列模型相比同规模模型均实现了效果的显著提升。我们评测的数据集包括MMLU、C-Eval、 GSM8K、 MATH、HumanEval、MBPP、BBH等数据集，考察的能力包括自然语言理解、知识、数学计算和推理、代码生成、逻辑推理等。Qwen-72B在所有任务上均超越了LLaMA2-70B的性能，同时在10项任务中的7项任务中超越GPT-3.5.
| Model | MMLU | C-Eval | GSM8K | MATH | HumanEval | MBPP | BBH | CMMLU |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5-shot | 5-shot | 8-shot | 4-shot | 0-shot | 3-shot | 3-shot | 5-shot | |
| LLaMA2-7B | 46.8 | 32.5 | 16.7 | 3.3 | 12.8 | 20.8 | 38.2 | 31.8 |
| LLaMA2-13B | 55.0 | 41.4 | 29.6 | 5.0 | 18.9 | 30.3 | 45.6 | 38.4 |
| LLaMA2-34B | 62.6 | - | 42.2 | 6.2 | 22.6 | 33.0 | 44.1 | - |
| ChatGLM2-6B | 47.9 | 51.7 | 32.4 | 6.5 | - | - | 33.7 | - |
| InternLM-7B | 51.0 | 53.4 | 31.2 | 6.3 | 10.4 | 14.0 | 37.0 | 51.8 |
| InternLM-20B | 62.1 | 58.8 | 52.6 | 7.9 | 25.6 | 35.6 | 52.5 | 59.0 |
| Baichuan2-7B | 54.7 | 56.3 | 24.6 | 5.6 | 18.3 | 24.2 | 41.6 | 57.1 |
| Baichuan2-13B | 59.5 | 59.0 | 52.8 | 10.1 | 17.1 | 30.2 | 49.0 | 62.0 |
| Yi-34B | 76.3 | 81.8 | 67.9 | 15.9 | 26.2 | 38.2 | 66.4 | 82.6 |
| XVERSE-65B | 70.8 | 68.6 | 60.3 | - | 26.3 | - | - | - |
| Qwen-1.8B | 45.3 | 56.1 | 32.3 | 2.3 | 15.2 | 14.2 | 22.3 | 52.1 |
| Qwen-7B | 58.2 | 63.5 | 51.7 | 11.6 | 29.9 | 31.6 | 45.0 | 62.2 |
| Qwen-14B | 66.3 | 72.1 | 61.3 | 24.8 | 32.3 | 40.8 | 53.4 | 71.0 |
| Qwen-72B | 77.4 | 83.3 | 78.9 | 35.2 | 35.4 | 52.2 | 67.7 | 83.6 |
对于以上所有对比模型，我们列出了其官方汇报结果与OpenCompass结果之间的最佳分数。
更多的实验结果和细节请查看我们的技术备忘录。点击这里。
2.4 推理性能
这一部分将介绍模型推理的速度和显存占用的相关数据。下文的性能测算使用 此脚本 完成。
我们测算了BF16、Int8和Int4模型在生成2048个token时的平均推理速度（tokens/s）和显存使用。结果如下所示：
| Model Size | Quantization | Speed (Tokens/s) | GPU Memory Usage |
| 1.8B | BF16 | 54.09 | 4.23GB |
| Int8 | 55.56 | 3.48GB | |
| Int4 | 71.07 | 2.91GB | |
| 7B | BF16 | 40.93 | 16.99GB |
| Int8 | 37.47 | 11.20GB | |
| Int4 | 50.09 | 8.21GB | |
| 14B | BF16 | 32.22 | 30.15GB |
| Int8 | 29.28 | 18.81GB | |
| Int4 | 38.72 | 13.01GB | |
| 72B | BF16 | 8.48 | 144.69GB (2xA100) |
| Int8 | 9.05 | 81.27GB (2xA100) | |
| Int4 | 11.32 | 48.86GB | |
| 72B + vLLM | BF16 | 17.60 | 2xA100 |
评测运行于单张A100-SXM4-80G GPU（除非提到使用2xA100），使用PyTorch 2.0.1、CUDA 11.8和Flash-Attention2。(72B + vLLM 使用 PyTorch 2.1.0和Cuda 11.8.)推理速度是生成2048个token的速度均值。
注意：以上Int4/Int8模型生成速度使用autogptq库给出，当前AutoModelForCausalLM.from_pretrained载入的模型生成速度会慢大约20%。我们已经将该问题汇报给HuggingFace团队，若有解决方案将即时更新。
我们还测量了不同上下文长度、生成长度、Flash-Attention版本的推理速度和 GPU 内存使用情况。可以在 Hugging Face 或 ModelScope 上的相应的模型介绍页面找到结果。
3 大模型部署与实战
3.1 conda环境准备
conda环境准备详见：annoconda
3.2 运行环境构建
git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2
cd Bert-VITS2conda create -n vits2 python=3.9
conda activate vits2pip install -r requirements.txt
pip install gradio
pip install mdtex2html3.3 预训练模型下载
Qwen-7B模型：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B/tree/main
也可以使用git下载，下载文成后，存储到根目录的Qwen文件夹下，如下所示：
(qwen) [root@localhost Qwen]# ll Qwen/Qwen-7B-Chat/
总用量 15083460
-rw-r--r-- 1 root root 8404 12月 20 10:51 cache_autogptq_cuda_256.cpp
-rw-r--r-- 1 root root 51991 12月 20 10:51 cache_autogptq_cuda_kernel_256.cu
-rw-r--r-- 1 root root 911 12月 20 10:51 config.json
-rw-r--r-- 1 root root 2345 12月 20 10:51 configuration_qwen.py
-rw-r--r-- 1 root root 1924 12月 20 10:51 cpp_kernels.py
-rw-r--r-- 1 root root 273 12月 20 10:51 generation_config.json
-rw-r--r-- 1 root root 1964066488 12月 20 10:52 model-00001-of-00008.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 2023960808 12月 20 10:53 model-00002-of-00008.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 2023960816 12月 20 10:54 model-00003-of-00008.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 2023960848 12月 20 10:55 model-00004-of-00008.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 2023960848 12月 20 10:57 model-00005-of-00008.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 2023960848 12月 20 10:58 model-00006-of-00008.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 2023960848 12月 20 10:59 model-00007-of-00008.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 1334845784 12月 20 10:59 model-00008-of-00008.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 55563 12月 20 10:59 modeling_qwen.py
-rw-r--r-- 1 root root 19547 12月 20 10:59 model.safetensors.index.json
-rw-r--r-- 1 root root 14604 12月 20 10:59 qwen_generation_utils.py
-rw-r--r-- 1 root root 2561218 12月 20 10:59 qwen.tiktoken
-rw-r--r-- 1 root root 9618 12月 20 10:59 tokenization_qwen.py
-rw-r--r-- 1 root root 174 12月 20 10:59 tokenizer_config.json3.4 运行模型
修改web_demo.py中的代码
parser.add_argument("--server-name", type=str, default="127.0.0.1",help="Demo server name.")修改为：（改为本地局域网地址）parser.add_argument("--server-name", type=str, default="192.168.1.150",help="Demo server name.")运行web
python web_demo.py启动界面如下：
4 Qwen能力测试
4.1 知识问答
问题：按照你认为的顺序列出中国古代最著名的都城，不超过10个
Qwen-Chat: 中国古代最著名的都城有：长安（西安）、洛阳、南京、开封、杭州、北京、成都、南京、上海。问题：冬是24节气中的哪个节气
Qwen-Chat: 立冬是农历二十四节气之一，斗柄指向西北，太阳黄经达225°，于每年公历11月7-8日之间交节。此时，北斗七星已由夏季星空移到冬季星空。由于太阳直射南半球，北半球昼短夜长，天气也逐渐转冷，开始进入冬季。农业生产上，需要做好农作物的越冬防冻工作；同时人们也开始着手准备冬季的取暖设备，并储备足够的过冬食物。问题：背诵24节气，并支出立夏是哪个节气
24节气是中国古代劳动人民根据太阳在黄道上的位置，把一年划分为24等份，每份为一个节气，始于立春，终于大寒，每个节气分别有3天（干支计法）或4天（太阳记时法）。以下是24节气名称及其对应日期：<br>1. 立春：每年公历2月3-5日<br>2. 雨水：每年公历2月18-20日<br>3. 惊蛰：每年公历3月5-7日<br>4. 春分：每年公历3月20-22日<br>5. 清明：每年公历4月4-6日<br>6. 谷雨：每年公历4月19-21日<br>7. 立夏：每年公历5月5-7日<br>8. 小满：每年公历5月20-22日<br>9. 芒种：每年公历6月5-7日<br>10. 夏至：每年公历6月21-22日<br>11. 小暑：每年公历7月6-8日<br>12. 大暑：每年公历7月22-24日<br>13. 立秋：每年公历8月7-9日<br>14. 处暑：每年公历8月22-24日<br>15. 白露：每年公历9月7-9日<br>16. 秋分：每年公历9月22-24日<br>17. 寒露：每年公历10月8-9日<br>18. 霜降：每年公历10月23-24日<br>19. 立冬：每年公历11月7-8日<br>20. 小雪：每年公历11月22-23日<br>21. 大雪：每年公历12月7-8日<br>22. 冬至：每年公历12月21-23日<br>23. 小寒：每年公历1月5-7日<br>24. 大寒：每年公历1月20-22日4.2 文本生成
问题：写一遍200字的描述月亮的散文
Qwen-Chat: 月亮，那宁静而神秘的自然现象，它不仅是夜晚最明亮的星体，也是人类内心深处的象征。月亮以其独特的光芒照亮了黑夜，让世界变得温柔而浪漫。它不仅带给我们光明，还给了我们许多故事和传说，让我们对宇宙充满了好奇与敬畏之心。无论是在东方还是西方，月亮都是文化中不可或缺的一部分，它给我们的生活带来了无尽的乐趣和启示。月亮的存在使我们感到温暖和安慰，让我们在黑暗中找到了希望和力量。月亮，你是那么的美丽，那么的神秘，你让人们在你的光辉下感到无比幸福和安宁。4.3 数理逻辑
问题：一堆土豆，原来每次运9吨，12次才能运完，现在每次运11吨，多少次可以运完
Qwen-Chat: 设原来堆土豆的重量为x吨，则每次运输9吨，需要12次才能运输完毕。可得：x = 9 * 12<br>而现在每次运输11吨，所以需要运输的次数为：x / 11 = 12次<br>因此，现在需要12次就可以将全部土豆运完。4.4 语言理解
问题：请总结塞万提斯的作品--《唐吉坷德》的主要内容和中心思想
Qwen-Chat: 《唐吉诃德》是西班牙作家塞万提斯的一部经典小说，它的主要情节是关于一个名叫唐吉诃德的乡村骑士，他误以为自己是一名英勇的骑士，开始了一系列荒谬而又滑稽的行为。在这个过程中，他遇到了各种各样的人物，包括他的朋友桑丘、一位富商和他的家臣，以及各种骗子和恶棍。<br>这部小说的核心思想是对现实主义文学的一种挑战，同时也反映了当时社会的一些问题，如愚昧无知、贪欲横行和道德败坏。唐吉诃德的行为虽然荒诞，但却是对社会现状的一种讽刺和批评。此外，小说还探讨了一些深刻的主题，如爱情、友情、家庭、权力和正义等。<br>总的来说，《唐吉诃德》是一部充满幽默和智慧的作品，通过主角唐吉诃德的经历，作者向读者传达了一个重要的信息：人类不应该被虚幻的理想所迷惑，而是应该勇敢面对现实，追求真理和正义。4.5 常识问题
问题：树上有9只鸟，猎人开一枪打死了一只，树上还剩几只鸟
Qwen-Chat: 如果树上原来有9只鸟，猎人开一枪打死了一只，那么树上剩下的鸟应该是8只。因为当一只鸟被打死后，其他鸟会受到影响，可能会受到惊吓或者逃跑，导致剩下的鸟的数量减少。但是，在这个问题中，由于没有提供更多信息，所以无法确定最后剩下的鸟的数量是否会少于8只。4.6 代码生成
问题：请用python编写一个冒泡排序算法，带测试例子
Qwen-Chat:
```python
def bubble_sort(arr):n = len(arr)# 遍历所有数组元素for i in range(n):# Last i elements are already in placefor j in range(0, n-i-1):# traverse the array from 0 to n-i-1# Swap if the element found is greater than the next elementif arr[j] > arr[j+1] :arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr
```以下是使用这个函数进行测试的例子：```python
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print("Given array is")
print(arr)sorted_arr = bubble_sort(arr)print("\nSorted array is")
print(sorted_arr)
```输出将是：```
Given array is
[64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]Sorted array is
[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
``` 在这个例子中，我们首先定义了一个未排序的数组。然后，我们调用了bubble_sort函数来对数组进行排序，并将结果存储在sorted_arr变量中。最后，我们打印出原始数组和排序后的数组。4.7 医疗问题
问题：乳腺癌发病的原因是什么
Qwen-Chat: 乳腺癌是一种恶性肿瘤，其发病原因可能是多种因素共同作用的结果，包括遗传因素、环境因素和生活方式因素等。<br>1. 遗传因素：家族中有乳腺癌病史的人，患乳腺癌的风险比其他人高。研究发现，大约20%的乳腺癌病例是由遗传因素引起的。<br>2. 环境因素：环境污染、辐射暴露、内分泌失调等因素都可能导致乳腺癌的发生。例如，长期接触有害化学物质，如石棉、苯等，或暴露于放射线中，都可能增加患乳腺癌的风险。<br>3. 生活方式因素：不健康的生活方式也可能增加患乳腺癌的风险。例如，长期吸烟、饮酒、缺乏运动、饮食不均衡等都可能导致乳腺癌的发生。<br>4. 其他因素：包括年龄、性别、初潮年龄、绝经年龄、激素替代疗法等也可能影响乳腺癌的发生率。<br>需要注意的是，这些因素单独或组合起来并不能保证一定会发生乳腺癌，而且这些因素的影响程度也会因个体差异而有所不同。因此，预防乳腺癌的关键在于改变不良生活习惯，定期体检，并积极治疗早期疾病。4.8 内容总结
问题：对以下内容做个总结：今天一放学，我和同学一起蹦蹦跳跳地回家。因为，今天是美好的圣诞节平安夜。一回家，爸爸就告诉我今天在国际大厦吃饭。我听了，高兴得一蹦三尺高。等妈妈一回家，我和爸爸就拉着妈妈出门去吃饭。一路上，我看到今晚行人的脸上都洋溢着笑脸，给人一种祥和，温馨的感觉。走到国际大厦的门口就感觉到一股暖流，玻璃门外寒风刺骨，推门进入温暖如春。大厦里的圣诞老人不停地向我们招手。圣诞树那翠绿的树枝上面挂满了千盏万盏五彩缤纷的彩灯。一闪一闪地眨着闪亮的眼睛。一进大厦，我就直奔2楼，西餐厅里回旋着一首圣诞歌，歌声悠扬，让心情舒畅。墙上挂着一张和蔼可亲的圣诞老人的照片。我和爸爸，妈妈还有叔叔阿姨坐在一张桌子上，大家好像一个大家庭。没过多长时间，那些美味可口的菜就来了。一见那香喷喷的鸭肉，我再也控制不住自己，狼吞虎咽地吃起来。等我吃完这些可口以后，贪玩的我和许多小朋友在国际大厦跑来跑去，跑上跑下，一会儿去看那和蔼可亲的圣诞老人，一会儿去看那些五彩缤纷光芒的圣诞树。圣诞节是一个收礼物的好节日。小时候的我总是梦想有一天圣诞老人能到我家，送我美好的圣诞礼物。长大了，我知道小时候那些礼物都是爸爸妈妈送的。今天的圣诞节，我缠着爸爸妈妈给我礼物。妈妈笑着告诉我。妈妈笑着告诉我：“明天早上你醒来，圣诞老人的了礼物就回送到。”虽然我知道礼物是爸爸妈妈送的，但是晚上，我仍然拿了一双袜子放在床头上。早上醒来，我发现袜子里塞着一张35元的书卡，我太高兴了，在床上跳着喊到：“圣诞老人万岁！”我拿着书卡去上学，去向同学们炫耀炫耀。
Qwen-Chat: 好的，您的概括是：<br>这篇文章描述了作者在圣诞节那天的经历。那天放学后，作者和同学一起回家，然后在家中得知晚上要去国际大厦吃饭，十分开心。他们在路上看到了人们的笑容，感到祥和温馨。走进国际大厦后，他们去了2楼的西餐厅吃饭，听到了优美的圣诞歌曲，看到了圣诞老人的照片。晚餐结束后，他们和许多人一起玩耍，看圣诞树，度过了一个快乐的圣诞节。5 代码调用qwen
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig# Model names: "Qwen/Qwen-7B-Chat", "Qwen/Qwen-14B-Chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat",device_map="auto",trust_remote_code=True
).eval()# Specify hyperparameters for generation. But if you use transformers>=4.32.0, there is no need to do this.
# model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True)# 1st dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=None)
print(response)# 2nd dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, "肿瘤居家营养应该注意什么？", history=history)
print(response)# 3rd dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, "居家期间肌肉减少怎么办？", history=history)
print(response)运行代码输出
你好！有什么我能帮助你的吗？
肿瘤患者在居家期间需要注意以下几点：1. 饮食均衡：饮食应多样化，保持均衡营养，多吃新鲜蔬菜和水果、高蛋白食物（如瘦肉、鱼虾等）。2. 注意营养补充：如有需要，可以考虑适当补充维生素、矿物质、膳食纤维等。3. 控制饮食热量：由于肿瘤治疗过程中可能需要进行化疗或放疗，因此应注意控制饮食热量，避免摄入过多的脂肪和糖分。4. 定时定量进餐：定时定量进餐有助于维持身体健康，并帮助更好地管理食欲。5. 增加水分摄入：癌症患者往往会出现恶心、呕吐等症状，因此需要增加水分摄入以维持身体水分平衡。在居家期间，由于长时间缺乏运动，很容易出现肌肉减少的问题。为了改善这种情况，你可以尝试以下几种方法：1. 定期运动：可以尝试做一些简单的家庭运动，例如散步、慢跑、瑜伽等，每天坚持锻炼一段时间。2. 合理膳食：注意补充蛋白质和维生素，可以多食用一些瘦肉、鱼虾、蛋类等高蛋白食物，以及绿叶蔬菜和水果等富含维生素的食物。3. 适当休息：合理安排休息时间，尽量避免熬夜，保证充足的睡眠。4. 调整心态：保持良好的心态，避免过度焦虑和紧张，这对缓解肌肉减少也有很大帮助。5. 寻求专业建议：如果你发现肌肉减少的情况严重，建议寻求专业的医疗建议，以便及时采取适当的治疗措施。
