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南北阁Nanbeige 4.1-3B与Python入门：零基础AI开发指南

news 2026/5/12 0:59:17

南北阁Nanbeige 4.1-3B与Python入门：零基础AI开发指南

如果你刚接触编程，又想试试AI开发，那这个教程就是为你准备的。今天咱们来聊聊怎么用Python调用南北阁Nanbeige 4.1-3B这个AI模型，完全从零开始，不需要任何编程基础。

我会带你一步步安装Python、配置环境、调用模型API，最后做出一个能跟你对话的AI小应用。整个过程就像搭积木一样简单，跟着做就行。

1. 准备工作：安装Python和环境配置

开始之前，咱们先准备好需要的工具。别担心，都是免费且容易安装的。

首先去Python官网下载最新版本的Python安装包。建议选择Python 3.8或以上版本，兼容性更好。安装时记得勾选"Add Python to PATH"这个选项，这样系统才能找到Python命令。

安装完成后，打开命令行工具（Windows上是CMD或PowerShell，Mac上是终端），输入以下命令检查是否安装成功：

python --version

如果显示Python版本号，比如"Python 3.10.6"，那就说明安装成功了。

接下来安装几个必要的Python库。在命令行中输入：

pip install requests transformers torch

这些库的作用分别是：

requests：用来发送网络请求，跟AI模型通信
transformers：专门处理AI模型的工具库
torch：深度学习框架，让模型能正常运行

安装过程可能需要几分钟，耐心等待即可。

2. 理解基本概念：API调用是什么

在开始写代码之前，咱们先简单了解几个概念，这样后面写代码时就知道每一步在做什么了。

什么是API调用？可以把API想象成餐厅的服务员。你想吃什么菜（输入），告诉服务员（API），服务员把需求传给厨房（AI模型），厨房做好菜后通过服务员端给你（输出）。在这个过程中，你不需要知道厨房怎么做菜，只需要通过服务员点餐就行。

南北阁Nanbeige 4.1-3B是什么？这是一个能理解和生成中文的AI模型，你可以跟它聊天、问问题、让它写文章等等。咱们通过API来使用它的能力。

3. 第一个AI程序：Hello AI World

现在来写第一个程序，让AI模型跟我们打个招呼。创建一个新文件，命名为ai_hello.py，然后输入以下代码：

import requests import json # 设置API地址和参数 api_url = "http://api.example.com/chat" # 替换为实际的API地址 api_key = "your_api_key_here" # 替换为你的API密钥 # 准备要发送的数据 data = { "model": "nanbeige-4.1-3b", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己" } ] } # 设置请求头 headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {api_key}" } # 发送请求 response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data) # 处理响应 if response.status_code == 200: result = response.json() ai_response = result['choices'][0]['message']['content'] print("AI回复：", ai_response) else: print("请求失败，状态码：", response.status_code)

运行这个程序前，需要做两件事：

将api_url替换成实际的API地址
将api_key替换成你的API密钥

运行方法是在命令行中输入：

python ai_hello.py

如果一切正常，你会看到AI模型的自我介绍。恭喜你，已经成功完成了第一次AI调用！

4. 构建对话应用：让AI成为你的聊天伙伴

现在来做个更有趣的——一个能连续对话的程序。创建新文件chat_app.py：

import requests import json def chat_with_ai(): print("开始与AI对话（输入'退出'结束对话）") # 初始化对话历史 conversation_history = [] while True: user_input = input("\n你说：") if user_input.lower() == '退出': print("对话结束，再见！") break # 将用户输入添加到对话历史 conversation_history.append({ "role": "user", "content": user_input }) # 准备请求数据 data = { "model": "nanbeige-4.1-3b", "messages": conversation_history } # 发送请求（这里需要填入你的API信息） response = requests.post( "http://api.example.com/chat", headers={ "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer your_api_key_here" }, json=data ) if response.status_code == 200: ai_message = response.json()['choices'][0]['message']['content'] print(f"AI回复：{ai_message}") # 将AI回复也添加到对话历史 conversation_history.append({ "role": "assistant", "content": ai_message }) else: print("AI暂时无法响应，请稍后再试") # 启动对话 if __name__ == "__main__": chat_with_ai()

这个程序可以记住之前的对话内容，让AI的回答更加连贯。你可以问它问题、让它讲故事、或者只是随便聊天。