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Qwen3-1.7B镜像免配置部署：Jupyter快速启动保姆级教程

Qwen3-1.7B 是通义千问系列中的一款轻量级大语言模型，适合在资源有限的环境中进行高效推理和本地化部署。它不仅具备出色的中文理解与生成能力，还能支持代码生成、逻辑推理、多轮对话等多种任务，是开发者快速验证想法、构建AI应用的理想选择。

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，涵盖6款密集模型和2款混合专家（MoE）架构模型，参数量从0.6B至235B。其中 Qwen3-1.7B 属于小规模密集模型，兼顾性能与效率，在保持较低硬件门槛的同时，依然展现出强大的语义理解和内容生成能力。尤其适合用于边缘设备、教学实验、原型开发等场景。

本文将带你通过 CSDN 星图平台提供的预置镜像，实现Qwen3-1.7B 的免配置一键部署，并在 Jupyter 环境中使用 LangChain 调用该模型完成对话任务。整个过程无需安装依赖、无需手动下载模型权重、无需配置环境变量——真正实现“开箱即用”。

1. 准备工作：获取镜像并启动服务

要运行 Qwen3-1.7B 模型，最简单的方式是使用 CSDN 提供的 AI 镜像服务。这些镜像已经预先集成了模型运行所需的所有组件，包括 PyTorch、Transformers、vLLM、LangChain 等常用框架，并自动加载了 Qwen3 系列模型。

1.1 登录平台并选择镜像

访问 CSDN星图镜像广场，搜索Qwen3或直接查找名为"Qwen3-1.7B 推理镜像"的预置环境。

点击进入详情页后，确认以下信息：

• 模型名称：Qwen3-1.7B
• 运行环境：Ubuntu + Python 3.10
• 支持框架：vLLM、HuggingFace Transformers、LangChain
• 是否包含 Web UI：否（仅提供 API 和 Jupyter 访问）
• 是否支持流式输出：是

点击“立即启动”按钮，系统会自动为你分配 GPU 资源并初始化容器环境。

1.2 启动完成后进入 Jupyter

等待约 2~3 分钟，当状态显示为“运行中”时，点击“访问链接”即可跳转到 Jupyter Notebook 页面。

默认打开的是/work目录，你可以看到几个示例文件：

• qwen3_basic_inference.ipynb：基础调用示例
• langchain_qwen3_chat.ipynb：LangChain 对话集成示例
• model_info.md：模型说明文档

我们接下来将以langchain_qwen3_chat.ipynb为例，演示如何调用 Qwen3-1.7B 模型。

2. 在 Jupyter 中调用 Qwen3-1.7B 模型

一旦进入 Jupyter 界面，双击打开langchain_qwen3_chat.ipynb文件，就可以开始使用 LangChain 来调用本地部署的 Qwen3-1.7B 模型。

2.1 理解调用原理

虽然 Qwen3 是阿里自研模型，但其对外暴露的接口兼容 OpenAI 格式。这意味着我们可以直接使用langchain_openai模块中的ChatOpenAI类来调用它，只需修改几个关键参数即可。

核心要点如下：

• 使用base_url指向当前 Jupyter 实例的模型服务地址（通常是8000端口）
• 设置api_key="EMPTY"表示无需认证
• 指定model="Qwen3-1.7B"告知后端加载对应模型
• 可选启用思维链（Thinking Process）和流式返回功能

2.2 完整调用代码解析

以下是完整的调用代码及其逐行解释：

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", # 当前jupyter的地址替换，注意端口号为8000 api_key="EMPTY", extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

参数详解：

提示：你可以在 Jupyter 中执行!curl http://localhost:8000/v1/models查看当前可用模型列表。

2.3 运行结果展示

当你运行上述代码后，终端会逐步打印出模型的回答。例如输入"你是谁？"，可能得到如下输出：

我是通义千问3（Qwen3），由阿里巴巴研发的大规模语言模型。我能够回答问题、创作文字、编程、表达观点等。我可以协助你完成各种任务。

如果你启用了enable_thinking=True，部分版本还可能返回中间推理步骤（以 JSON 形式），帮助理解模型是如何得出结论的。

如图所示，模型成功响应请求，且响应过程为实时流式输出，用户体验接近即时对话。

3. 自定义你的第一个 AI 小助手

现在我们已经能成功调用模型了，不妨进一步封装一个简单的聊天机器人，让它可以连续对话并记住上下文。

3.1 构建带记忆的聊天链

LangChain 提供了便捷的记忆管理模块，我们可以利用ConversationBufferMemory来保存历史记录。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough from langchain.memory import ConversationBufferMemory # 初始化模型 llm = ChatOpenAI( model="Qwen3-1.7B", temperature=0.7, base_url="https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", streaming=True ) # 创建记忆对象 memory = ConversationBufferMemory(memory_key="history", return_messages=True) # 定义提示词模板 template = """你是一个友好而专业的AI助手，请根据以下历史对话和最新问题做出回应。 历史对话： {history} 用户最新提问： {input} """ prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template) # 构建处理链 chain = ( {"input": RunnablePassthrough(), "history": lambda _: memory.load_memory_variables({})["history"]} | prompt | llm | StrOutputParser() ) # 模拟多轮对话 questions = ["你好！", "你能帮我写一篇关于春天的短文吗？", "可以把语气改得更诗意一点吗？"] for q in questions: print(f"👤 用户：{q}") response = chain.invoke(q) print(f"🤖 助手：{response}") # 将交互存入记忆 memory.save_context({"input": q}, {"output": response}) print("-" * 50)

这段代码实现了：

• 上下文感知的对话能力
• 流式输出支持
• 多轮交互记忆
• 可扩展性强，便于后续接入前端或语音接口

4. 常见问题与使用技巧

尽管整个流程设计为“免配置”，但在实际使用过程中仍可能出现一些常见问题。以下是高频疑问及解决方案。

4.1 如何找到正确的 base_url？

每个用户的 pod 地址都是唯一的，格式如下：

https://gpu-<pod_id>-8000.web.gpu.csdn.net/v1

你可以在 Jupyter 的浏览器地址栏中复制主域名，然后手动拼接/v1路径。也可以运行以下命令自动获取：

echo "当前服务地址：" && hostname -i

或者查看环境变量：

import os print(os.getenv("SERVICE_URL", "未设置"))

4.2 模型响应慢怎么办？

Qwen3-1.7B 在单张消费级 GPU（如 RTX 3060）上推理速度约为每秒 20~40 个 token。若感觉延迟较高，请检查：

• 是否开启了streaming=True，否则需等待完整生成
• 输入文本是否过长（超过 2048 tokens 会影响性能）
• 是否同时运行多个 notebook 占用显存

建议控制 prompt 长度在 512 字以内，以获得最佳响应速度。

4.3 如何关闭思维链输出？

某些情况下，enable_thinking会导致额外开销或结构化输出干扰。如果只需要简洁回答，可移除extra_body参数：

chat_model = ChatOpenAI( model="Qwen3-1.7B", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", streaming=False # 关闭流式也可提升吞吐 )

4.4 能否批量处理多个请求？

目前镜像默认只启动一个 vLLM 服务实例，不支持高并发。如需批量处理，建议：

• 使用batch_size参数优化单次调用
• 将任务队列化，逐个提交
• 或升级到更高配资源池，启用多 worker 模式

5. 总结

通过本文的详细指导，你应该已经成功完成了 Qwen3-1.7B 模型的免配置部署，并掌握了在 Jupyter 中使用 LangChain 调用它的完整方法。

回顾一下关键步骤：

1. 在 CSDN 星图平台启动 Qwen3-1.7B 预置镜像
2. 通过 Jupyter 打开内置 notebook 示例
3. 修改base_url指向当前服务地址
4. 使用ChatOpenAI兼容接口发起调用
5. 可选启用流式输出、思维链、上下文记忆等功能

这款轻量级模型非常适合用于：

• 教学演示与课程实验
• 快速原型开发
• 私有化部署下的智能客服测试
• 中文 NLP 任务微调起点

更重要的是，整个过程完全无需关心 CUDA 版本、PyTorch 安装、模型下载路径等问题，极大降低了入门门槛。

下一步，你可以尝试：

• 将模型接入 Gradio 或 Streamlit 构建 Web 应用
• 结合向量数据库实现 RAG 检索增强问答
• 使用 LlamaIndex 构建知识库助手
• 导出 ONNX 格式用于移动端部署

AI 正在变得越来越 accessible，而 Qwen3-1.7B 正是这一趋势的最佳体现。

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