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Qwen2.5-7B新手指南：3步调用API，学生党1块钱体验

1. 为什么选择Qwen2.5-7B做课程作业？

作为一名AI专业的学生，最近教授布置了对比三个大模型的作业。实验室GPU资源要排队两周，自己的笔记本根本跑不动7B参数的模型，而租用云服务器动辄2000+的月费让我这个学生党望而却步。

Qwen2.5-7B是阿里云开源的轻量级大模型，相比动辄几百亿参数的模型，它有三大优势：

• 性价比高：7B参数在消费级GPU上就能运行
• API调用简单：无需复杂环境配置
• 学生优惠：部分平台提供1元体验套餐

2. 准备工作：3分钟快速配置

2.1 注册云平台账号

推荐使用提供学生认证的平台，比如： 1. 访问CSDN开发者社区 2. 完成学生认证（通常需要.edu邮箱） 3. 领取新人优惠券

2.2 选择Qwen2.5-7B镜像

在镜像市场搜索"Qwen2.5-7B"，你会看到类似这样的选项： - Qwen2.5-7B基础版 - Qwen2.5-7B-Instruct（带指令微调） - Qwen2.5-7B-API（预装FastAPI）

选择带API的版本可以省去部署时间。

3. 三步调用API实战

3.1 启动API服务

连接实例后，只需一行命令：

python app.py --port 8000 --model qwen2.5-7b

3.2 测试API接口

用Python发送测试请求：

import requests response = requests.post( "http://localhost:8000/generate", json={"prompt": "对比GPT-3.5和Qwen2.5-7B的优缺点"} ) print(response.json())

3.3 获取对比分析结果

API会返回JSON格式的对比分析，包含： - 模型参数规模 - 推理速度 - 典型任务表现 - 资源消耗对比

4. 作业进阶技巧

4.1 保存API响应

建议将每次API响应保存为Markdown文件：

with open("comparison.md", "w") as f: f.write(f"# {prompt}\n\n{response['text']}")

4.2 批量测试不同提示词

用这个脚本批量测试多个问题：

questions = [ "解释transformer架构", "写一段Python排序代码", "总结注意力机制原理" ] for q in questions: response = requests.post(...) # 保存结果

5. 成本控制技巧

作为学生，这几个方法帮我省了90%费用：

1. 定时关机：不用时立即停止实例
2. 使用Spot实例：价格是常规实例的1/3
3. 清理日志：避免存储空间超额
4. 设置预算提醒：防止意外消费

6. 总结

通过这个方案，我仅用3小时就完成了原本需要两周排队的作业：

• ✅低成本：实际花费不到10元
• ✅高效率：API调用5分钟出结果
• ✅易操作：无需深度学习基础
• ✅可复用：代码可以直接交作业
• ✅扩展强：同样的方法适用于其他模型对比

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