一、安装VSCode插件

Jupyter Notebook 的前身是 IPython Notebook,它最初是为 Python 提供的交互式开发环境。随着发展,Jupyter 扩展为支持多种编程语言(如 R、Julia 等),但 Python 仍然是其最核心和广泛使用的语言之一。

Jupyter Notebook 支持 Markdown 和 LaTeX,用户可以在 Python 代码之间插入文本说明、数学公式和图表,形成完整的分析文档。

为了后面更好的运行我们的功能,安装Jupyter Notebook 和 Python相关的VSCode运行插件,下面是插件的名称:
Python
Python Debugger
autopep8
Pylint
Pylance

Jupyter
Jupyter Keymap
Jupyter Notebook Renderers
Jupyter Cell Tags
Jupyter Slide Show

在这里插入图片描述

二、安装Python依赖包

我们先安装下Python依赖包,进入windows命令行,使用windows键+R输入cmd,进入

pip install openai ipykernel ipython notebook

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

如果后面Python包下载太慢了,可以尝试修改Python的国内镜像源:
C:\Users\用户名下新建一个pip文件夹,在pip文件夹下新建一个pip.ini文件,
完整路径:C:\Users\Administrator\pip\pip.ini,文件内容如下:

[global]
timeout = 6000
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

extra-index-url = 
    https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    https://pypi.org/simple
    
[install]
trusted-host = 
    pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
    mirrors.aliyun.com
    pypi.org

三、实战完整代码

1. 新建项目

首先在VSCode新建一个项目,比如我的项目是ai-llm-study


2. 新建.ipynb文件

在项目内创建一个运行Python的文件,我们这里选择新建一个xxx.ipynb后缀的文件
在这里插入图片描述


3. 完整代码

这里我们以阿里的通义千问大模型为例,调用通义千问大模型。

api_key需要自己去阿里注册,怎么注册看这里官方说明:https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api&utm_content=se_1021219511#/api/?type=model&url=https%3A%2F%2Fhelp.aliyun.com%2Fdocument_detail%2F2712195.html&renderType=iframe

把api_key配置到环境变量,官方说明文档看这里:https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api&utm_content=se_1021219511#/api/?type=model&url=https%3A%2F%2Fhelp.aliyun.com%2Fdocument_detail%2F2803795.html&renderType=iframe

注册了key后就可以在代码里使用了,下面是简单的参考代码:

import os
from openai import OpenAI


client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",

)

messages = [
	{
		"role": "system",
		"content": "这是我给你的提示:我的梦中女神外号是寡姐,你知道他真正的名字吗?还有我的梦想是环游世界。"
	},
	{
		"role": "user",
		"content": "你是谁?我的梦中女神真正的名字是谁?我的梦想是什么?"
	}
]


completion = client.chat.completions.create(
    # 模型列表:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
    model="qwen-plus",
    messages=messages

)

# 输出回复
print("Hello 大模型!")
print(completion.choices[0].message.content)


4. 运行大模型代码

在VSCode内写好的ipynb文件下有一个运行/全部运行按钮点击就可以执行我们写好的代码。

在这里插入图片描述

输出结果

Hello 大模型!
你好!根据你的描述,你的梦中女神外号是“寡姐”,她真正的名字是**斯嘉丽·约翰逊(Scarlett Johansson)**。至于你的梦想,你说过是**环游世界**,去看看这个世界的美丽风景和不同文化,这真是一个很棒的梦想!那你是谁呢?你可以跟我分享更多关于你自己的事情,让我们一起探索、聊天吧!

好了,到这里,我们与大模型的第一次对话就完成了。是不是很有意思,他好像能听懂我们告诉他的一些信息,然后回答我们想要的内容,这就是LLM大模型的问答能力。

四、总结

  1. 从代码可以看出来,大模型就是一个函数,函数里面的变量是多维度的,逻辑是多层次的。
  2. 大模型可以根据输入的数据,生成具有强关联性的输出数据。
  3. 由于大模型的原理涉及到比较多复杂的公式、算法等,普通人可能很难在短时间去理解,所以我们可以通过认识、实践、原理三个步骤来逐步学习和掌握AI开发。
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