目前开源最强编程智能体：Qwen3-Coder，安装到自己电脑的步骤，需要的可以收藏 #qwen3coder #智能体 #郭震AI频道

idea qwen3-coder使用教程

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发布时间：2025-12-03 11:14

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一、部署核心配置方案

1. Docker环境优化

- --shm-size=100g ：配置超大共享内存，满足节点内8卡间高频数据交换需求，消除多进程通信瓶颈。
- --gpus all ：全量启用节点内GPU资源，结合 --tp 16 参数实现16卡协同计算，避免资源闲置。
- 辅助配置： --network host 与 --ipc host 模式减少网络与进程通信开销，为分布式计算提供高效环境。

2. NCCL通信协议配置

- 网络硬件绑定：通过 NCCL_IB_HCA=mlx5_0,...mlx5_8 指定节点内8张GPU对应的InfiniBand网卡，依托400Gbps高速链路实现低延迟通信。
- 通信参数优化： NCCL_IB_QPS_PER_CONNECTION=8 配置匹配单节点8卡并行通信需求，提升多卡协同效率。

3. SGLang框架核心参数设置

- 编译优化： --enable-torch-compile 启用PyTorch编译功能，针对A100的Tensor Core特性生成优化内核，推理速度提升20%-30%。
- 批处理控制： --torch-compile-max-bs 8 结合A100大显存优势，平衡吞吐量与延迟，支持高并发场景。
- 上下文扩展：通过 --context-length 131072 参数及YaRN技术，将上下文长度扩展至128k，满足长文本代码生成需求。

三、节点部署实现

主从节点核心差异

- 主节点：通过 --node-rank 0 标识，负责分布式任务初始化与协调，所有节点通过 --dist-init-addr ip:port 与其建立连接。
- 从节点：以 --node-rank 1 标识，专注于执行计算任务，与主节点保持参数一致性（除节点标识外），确保集群协同性。

通过上述配置，可在2×8×A100环境下构建高效、稳定的Qwen3-Coder-480B私有化部署方案，为企业提供专业级代码智能辅助能力。
#大模型 #私有化部署 #qwen #推理引擎 #人工智能
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用Qwen3 Coder自动写代码，零手写代码完成对大模型Qwen API的自动调用，开发了一个AI学业规划师APP。
零基础的同学也可以学会用程序调用大模型。
代码已经开源，欢迎在线体验哦。
#qwen #qwen3coder #ai编程 #通义千问 #零基础学编程
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近日，阿里云通义千问团队正式开源了迄今为止最强的AI编程大模型Qwen3-Coder！
Qwen3-Coder是目前开源领域最强的编程Agent，在真实软件工程任务中的表现可比肩Claude Sonnet-4（闭源）！
超强参数规模：480B总参数，35B激活参数的MoE架构。
史诗级上下文：原生支持256K，可扩展至1M tokens。
SOTA级表现：SWE-Bench Verified开源模型第一，69.6%通过率。
全链路工具：CLI、IDE插件、API调用，一键接入。
完全开源：Apache 2.0协议，商用无忧。
通义团队透露，Qwen3-Coder只是开始。未来还将推进：1.更多尺寸模型：在保证效果的同时降低部署成本。2.Self-improving能力：探索AI能否自我改进编程技能。3.复杂工程任务：承担更多软件工程中的繁琐工作。4.多模态扩展：集成图像、音频等更多编程相关模态。
具体强大、好使到什么程度，请自个儿去搜索、探索。
（视频来源：科技头版•微信视频）
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