企业官网建设流程全解析

烟台定制网站建设电话,研发了一个app以后怎么盈利,上海网络推广培训,不学html直接学html55分钟学会调用Qwen3-1.7B#xff0c;小白也能看懂 你是不是也遇到过这样的情况#xff1a;看到一个很酷的大模型#xff0c;想马上试试它能干啥#xff0c;结果点开文档——满屏的“base_url”“api_key”“streaming”“extra_body”#xff0c;瞬间头大#xff1f;别急…5分钟学会调用Qwen3-1.7B小白也能看懂你是不是也遇到过这样的情况看到一个很酷的大模型想马上试试它能干啥结果点开文档——满屏的“base_url”“api_key”“streaming”“extra_body”瞬间头大别急今天这篇就是为你写的。不讲原理、不堆术语、不绕弯子从打开浏览器到让Qwen3-1.7B开口说话全程不超过5分钟连Python刚装好的新手都能跟着做出来。我们用的是CSDN星图镜像广场上预置好的Qwen3-1.7B镜像——它已经帮你把模型、服务、Jupyter环境全配好了你只需要点几下、敲几行代码就能和这个新一代千问模型对话。下面所有步骤我都按真实操作顺序写连截图里那个“8000端口”在哪改都给你标清楚。1. 启动镜像打开Jupyter界面这一步真的就只是“点一点”。在CSDN星图镜像广场找到Qwen3-1.7B镜像点击“启动”按钮。系统会自动分配GPU资源并初始化环境通常30秒内就能完成。启动成功后你会看到一个绿色状态栏上面写着“运行中”旁边有个蓝色按钮“打开Jupyter”。点击它就会在新标签页中打开Jupyter Lab界面。注意这个页面地址就是后续代码里要用的base_url。比如你看到浏览器地址栏显示的是https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/lab那么你的base_url就是https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1——只需把/lab换成/v1端口号保持8000不变。这个细节很多人卡住不是代码写错了而是地址没对上。我们后面还会再提醒一次。2. 新建Notebook粘贴第一段代码在Jupyter Lab左侧文件浏览器里点击右上角“”号 → 选择“Python File”然后把它重命名为qwen3_demo.ipynb后缀.ipynb很重要。双击打开这个新文件在第一个代码单元格里直接粘贴下面这段代码from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model ChatOpenAI( modelQwen3-1.7B, temperature0.5, base_urlhttps://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1, api_keyEMPTY, extra_body{ enable_thinking: True, return_reasoning: True, }, streamingTrue, ) chat_model.invoke(你是谁)再次确认请把你自己的实际地址替换掉base_url这一行里的网址只换域名端口部分/v1保留。别复制我这里的示例地址它只是占位符。现在把鼠标放在这个代码块里按CtrlEnterWindows/Linux或CmdEnterMac运行。你会看到光标变成转圈几秒钟后输出区域出现一段文字类似这样我是通义千问Qwen3阿里巴巴全新推出的大语言模型具备更强的语言理解与生成能力支持长上下文、多语言、复杂推理等特性。成功了你已经完成了Qwen3-1.7B的首次调用。3. 理解每一行代码在干什么人话版别急着关页面我们花1分钟搞懂这7行代码到底做了什么。不是为了背而是为了下次你想改提示词、换参数时心里有底。3.1 导入工具from langchain_openai import ChatOpenAI这行代码就像打开一个“通用遥控器”。LangChain是一个流行的AI应用开发框架而ChatOpenAI是它提供的一个标准接口——它本来是为调用OpenAI API设计的但因为Qwen3-1.7B服务端完全兼容OpenAI的API格式所以我们可以“借壳”使用不用学新语法。小白收获你不需要专门学Qwen的SDK用现成、最常用的工具就行。3.2 创建模型实例chat_model ChatOpenAI(...)这一长串括号里的内容就是在告诉遥控器“我要连哪台电视音量调多大要不要开字幕”对应到模型调用里modelQwen3-1.7B指明你要用的具体模型名称服务端靠这个识别temperature0.5控制“发挥空间”。0.0非常保守只说确定答案1.0天马行空爱怎么答怎么答0.5是平衡点适合日常提问base_url...就是你刚才复制的那个地址相当于“电视的IP地址”api_keyEMPTYQwen3本地部署默认不校验密钥填EMPTY就行不是留空是字符串EMPTYextra_body{...}这是Qwen3特有的两个开关enable_thinking: True→ 开启“思考过程”模型会先在内部一步步推演再给出最终答案return_reasoning: True→ 把思考过程也一并返回给你看后面我们会演示效果streamingTrue开启流式输出文字像打字一样逐字出现体验更自然3.3 发送问题chat_model.invoke(你是谁)invoke()就是按遥控器“确认键”。括号里是你输入的问题字符串格式支持中文。小白收获以后你想问“帮我写一封辞职信”就改成invoke(帮我写一封辞职信语气礼貌简洁)就这么简单。4. 让它“边想边说”看Qwen3怎么推理前面我们打开了思考开关但invoke()默认只返回最终答案。想看到它的“草稿纸”上写了啥换一个方法response chat_model.stream(北京明天天气怎么样) for chunk in response: print(chunk.content, end, flushTrue)运行这段代码你会看到输出不是一次性蹦出来而是像聊天一样一个字一个字往外“吐”我需要查询实时天气信息。不过作为语言模型我无法直接访问互联网或实时数据库……这就是stream()extra_body[return_reasoning]True的效果它把内部的推理链reasoning chain也当作内容流式返回了。实际用途当你发现模型答得不对就可以回溯它的思考路径判断是哪一步出错了——是误解了问题还是知识截止了还是逻辑跳步了这对调试和优化提示词特别有用。5. 更实用的3个例子直接复制就能跑光问“你是谁”不过瘾来三个真正能帮上忙的场景每段代码都经过实测粘贴即用。5.1 场景一把长段话缩成一句话摘要text 人工智能是计算机科学的一个分支它企图了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 result chat_model.invoke(f请用一句话概括以下内容不超过30字{text}) print(result.content)输出示例人工智能是让机器模拟人类智能行为的计算机科学分支。5.2 场景二给产品起5个朗朗上口的名字带解释prompt 你是一家科技公司的品牌顾问。请为一款面向年轻人的AI记账App起5个中文名字每个名字附10字以内创意说明。格式1. 名字XXX说明YYY result chat_model.invoke(prompt) print(result.content)输出示例名字钱迹说明记录每一笔钱的足迹名字小账本说明亲切易记回归本质……5.3 场景三检查一段文案有没有错别字和语病draft 这个产品的功能很强大他可以自动识别图片里的文字并且还能翻译成英文速度很快 result chat_model.invoke(f请逐句检查以下文案的错别字、语法错误和表达啰嗦之处并给出修改建议{draft}) print(result.content)输出示例“他可以自动识别……” → “它”更规范指代产品用“它”“并且还能……” → “还能”与“并且”语义重复建议删去“并且”建议修改为“这个产品功能强大可自动识别图片中的文字并翻译成英文处理速度快。”这些都不是“玩具案例”而是你明天就能用在工作里的真实任务。6. 常见问题快查5秒解决问题现象最可能原因一句话解决运行报错ConnectionError或Timeoutbase_url地址没改对或端口不是8000回到Jupyter地址栏把/lab改成/v1确保端口是:8000输出只有None或空内容invoke()返回的是AIMessage对象不是纯字符串在打印前加.content如print(result.content)提示词很长但模型只答了半句上下文超长被截断Qwen3-1.7B支持32K上下文但Jupyter默认单元格有长度限制可拆成多轮invoke()调用想换更“严谨”或更“活泼”的语气temperature参数没调把0.5改成0.2严谨或0.8活泼再试这些问题我在第一次用的时候全踩过坑。现在列出来就是希望你少走5分钟弯路。7. 下一步你可以做什么你现在已掌握Qwen3-1.7B最核心的调用能力。接下来完全可以按兴趣自由探索想让它持续对话把invoke()换成chat_model.invoke([HumanMessage(content你好), AIMessage(content你好)])构建消息历史想批量处理100条文本用Python循环 invoke()比手动复制粘贴快10倍想做成网页让同事一起用把这段逻辑封装成FastAPI接口50行代码搞定想换更大更强的版本CSDN星图上还有Qwen3-8B、Qwen3-72B镜像调用方式完全一样只改model参数即可技术从来不是门槛而是杠杆。你已经拿到了撬动Qwen3的第一根杆子。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。