从下载到运行：Qwen3-1.7B全流程保姆级教程

你是不是也看到别人用大模型生成内容、做对话系统、搞AI角色玩得风生水起，自己却不知道从哪下手？别急，今天这篇教程就是为你准备的——零基础也能上手。

我们来一起完成一次完整的实践：从启动镜像开始，到调用 Qwen3-1.7B 模型进行对话，全程不需要你配置环境、安装依赖、买GPU服务器。只要跟着步骤走，几分钟内就能让大模型在你面前“开口说话”。

本文聚焦Qwen3-1.7B这个轻量级但能力不俗的开源模型，手把手带你完成部署和调用全过程。无论你是学生、开发者，还是对AI感兴趣的爱好者，都能轻松跟下来。

1. 认识你的新伙伴：Qwen3-1.7B 是什么？

1.1 它不是普通聊天机器人

Qwen3（千问3）是阿里巴巴集团于2025年4月29日开源的新一代通义千问大语言模型系列，覆盖了从0.6B到235B不同参数规模的多个版本。而我们今天要使用的Qwen3-1.7B，正是其中一款性能与效率兼顾的小尺寸密集模型。

别看它只有17亿参数，但它支持：

多轮对话理解
上下文推理能力
高质量文本生成
支持思维链（Thinking Mode）
可通过 LangChain 快速集成

这意味着你可以拿它来做智能客服、角色扮演、内容创作助手，甚至微调成专属AI助理。

1.2 为什么选这个模型？

维度	说明
显存占用低	推理仅需约3~4GB显存，笔记本也能跑
启动快	不需要长时间加载，响应迅速
功能完整	支持流式输出、思考模式、多轮对话
易于调用	提供标准 OpenAI 兼容接口

所以，如果你刚入门大模型开发，又不想被复杂的部署流程劝退，Qwen3-1.7B 是一个绝佳的起点。

2. 第一步：启动镜像并进入 Jupyter 环境

2.1 找到并启动镜像

本教程基于 CSDN 星图平台提供的预置镜像环境，已经帮你装好了所有依赖库和运行时组件。

你需要做的第一步是：

登录 CSDN星图平台
搜索镜像名称：Qwen3-1.7B
点击“一键启动”或“部署实例”
等待系统自动分配资源并初始化环境（通常1~2分钟）

温馨提示：首次使用建议选择带有 GPU 的实例类型，确保推理速度流畅。

2.2 打开 Jupyter Notebook

镜像启动成功后，你会看到一个 Web 地址链接，点击即可进入 Jupyter 主界面。

默认路径下应该能看到类似qwen3_demo.ipynb的示例文件，但我们不依赖它，我们要自己写代码！

现在，创建一个新的 Python 3 Notebook，准备开始编码。

3. 第二步：用 LangChain 调用 Qwen3-1.7B

LangChain 是目前最流行的 LLM 应用开发框架之一。它的优势在于统一接口、易于扩展，并且支持多种模型和服务。

好消息是：Qwen3 已经兼容 OpenAI 接口规范，所以我们可以用ChatOpenAI类直接调用！

3.1 安装必要依赖（如未预装）

虽然镜像中通常已预装所需库，但为防万一，先运行以下命令确认环境完整：

!pip install langchain_openai openai --quiet

注：--quiet参数是为了减少输出干扰，实际可省略。

3.2 配置模型连接信息

接下来是最关键的一步：告诉程序去哪里找 Qwen3 模型服务。

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="Qwen3-1.7B", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 注意替换为当前Jupyter的实际地址+端口8000 api_key="EMPTY", # 当前服务无需真实API Key extra_body={ "enable_thinking": True, # 开启思维链模式 "return_reasoning": True, # 返回中间推理过程 }, streaming=True, # 启用流式输出，逐字打印更自然 )

参数解释（用人话讲）：

model: 告诉系统你要用哪个模型，这里填Qwen3-1.7B
temperature: 控制回答的“创意程度”，0.5 属于适中偏稳重
base_url: 这是你当前 Jupyter 实例暴露出来的 API 地址，必须包含/v1路径和:8000端口
api_key="EMPTY": 表示不需要认证，有些本地服务就这么设
extra_body: 特有功能开关，比如开启“思考模式”，让模型先想再答
streaming=True: 回答时像打字一样一个字一个字蹦出来，体验更好

特别注意：base_url中的域名部分会因每次部署而变化，请务必根据你自己的 Jupyter 地址修改！

例如：

https://gpu-<一串随机字符>-8000.web.gpu.csdn.net/v1

你可以复制浏览器地址栏中的 host，加上/v1即可。

3.3 发出第一句提问

万事俱备，让我们问问它：“你是谁？”

chat_model.invoke("你是谁？")

如果一切正常，你应该会看到一段流式的回复，比如：

我是通义千问3，阿里巴巴集团研发的新一代大语言模型……

恭喜！你已经成功完成了第一次调用！

4. 第三步：深入优化——提升交互体验

光能调用还不够，我们要让它更好用。下面这几个技巧，能让你的 Qwen3 更聪明、更贴心。

4.1 开启“思考模式”观察推理过程

Qwen3 支持启用“思维链”（Chain-of-Thought），也就是让它先把思路理清楚再作答。

我们在前面已经设置了"enable_thinking": True和"return_reasoning": True，现在来看看效果。

试试这个问题：

response = chat_model.invoke("小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个，最后剩几个？请一步一步思考。")

你会发现，模型不仅给出了答案，还会先输出类似这样的推理过程：

我需要计算小明最终剩下的苹果数量。
初始有5个 → 吃掉2个剩下3个 → 再买3个变成6个 → 最终答案是6个。

这种能力对于复杂任务非常有用，比如数学题、逻辑判断、决策分析等。

4.2 自定义温度控制回答风格

temperature参数决定了回答的“随机性”或“保守性”。

低值（如 0.1~0.3）：回答更稳定、准确，适合事实查询
中值（如 0.5~0.7）：平衡创意与准确性，适合日常对话
高值（如 0.8~1.0）：更有想象力，但也可能胡说八道

举个例子：

# 严谨模式 strict_model = chat_model.copy(update={"temperature": 0.2}) strict_model.invoke("中国的首都是哪里？") # 创意模式 creative_model = chat_model.copy(update={"temperature": 0.8}) creative_model.invoke("写一句关于春天的诗")

你会发现前者回答干脆利落，后者则更具文学色彩。

4.3 使用消息历史实现多轮对话

真正的对话不是一问一答就结束，而是能记住上下文。

LangChain 提供了RunnableWithMessageHistory来管理会话历史，但我们也可以手动维护一个消息列表。

messages = [ {"role": "user", "content": "你好，你叫什么名字？"}, {"role": "assistant", "content": "我是Qwen3，你可以叫我通义千问。"}, {"role": "user", "content": "你能帮我写故事吗？"} ] # 将整个对话传入 chat_model.invoke(messages)

这样模型就知道你之前问过什么，不会每次都重复介绍自己。

5. 第四步：实战小项目——打造一个专属问答机器人

学以致用才是王道。下面我们做一个简单的“知识问答机器人”，让它回答关于“AI学习”的问题。

5.1 设定角色和知识背景

我们可以用 system prompt 来设定机器人的身份：

system_prompt = """ 你是一位AI学习导师，擅长用通俗易懂的方式讲解大模型知识。 回答要简洁明了，避免术语堆砌，尽量举例说明。 """ messages = [ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": "我想学大模型，该怎么开始？"} ] chat_model.invoke(messages)

你会得到一个结构清晰、适合新手的理解路径建议。

5.2 加入流式输出美化体验

为了让输出看起来更酷，我们可以结合TextStreamer实现逐字打印效果。

from transformers import TextIteratorStreamer import threading def stream_response(prompt): streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, decode_kwargs={"skip_special_tokens": True}) def run(): chat_model.invoke(prompt, streamer=streamer) thread = threading.Thread(target=run) thread.start() for char in streamer: print(char, end="", flush=True) print()

注意：此方法需获取 tokenizer 对象，若环境中未提供，可通过 Hugging Face 下载对应分词器。

不过在当前镜像环境下，由于封装较深，推荐优先使用内置的streaming=True方式，简单高效。

6. 常见问题与解决方案

刚开始使用难免遇到坑，以下是几个高频问题及应对方法。

6.1 报错 “Connection Refused” 或 “Failed to connect”

原因：base_url地址错误或服务未启动

解决方案：

检查 Jupyter 地址是否正确
确保端口号为8000
查看镜像状态是否为“运行中”

6.2 返回乱码或特殊符号

原因：模型输出格式异常，可能是 tokenizer 不匹配

解决方案：

避免手动解码 token
使用.invoke()直接获取字符串结果
若需处理 tokens，应使用配套 tokenizer

6.3 回答卡顿或超时

原因：GPU 资源紧张或网络延迟

解决方案：

减少max_tokens输出长度
关闭streaming测试是否改善
更换更高性能实例

6.4 如何查看模型支持的功能？

可以尝试发送如下请求获取元信息（部分服务支持）：

import requests url = "https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1/models" headers = {"Authorization": "Bearer EMPTY"} resp = requests.get(url, headers=headers) print(resp.json())

可能会返回模型列表及其能力标签。