开篇：程序员为什么要学大模型？

原创已于 2025-08-23 00:46:43 修改 · 759 阅读

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#python #AI编程 #通义千问 #大模型开发

于 2025-08-23 00:45:40 首次发布

程序员 AI 大模型开发实战指南专栏收录该内容

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如果你是一名程序员，最近可能频繁听到这样的声音：“用 GPT 写接口文档快多了”“GitHub Copilot 帮我节省了 30% 的编码时间”“公司要做智能日志分析，需要集成大模型能力”。当大模型从 “科技新闻” 走进日常开发，“要不要学大模型” 已不再是选择题 —— 掌握大模型的开发与应用能力，正在成为程序员的 “职场必修课”。

本文作为专栏的开篇，会帮你理清 “学大模型对程序员有什么用”“该从哪里开始学”，并带你动手完成第一个大模型应用，让你快速建立信心，开启学习之旅。

一、先搞清楚：大模型能帮程序员解决什么问题？

很多程序员对大模型的认知还停留在 “聊天机器人”，但实际上，大模型在开发领域的应用早已落地，能直接解决日常工作中的痛点问题，甚至改变开发模式。

1. 提升编码效率：从 “重复编码” 到 “逻辑设计”

程序员每天约有 40% 的时间在写 “重复代码”—— 比如 CRUD 接口、数据校验逻辑、单元测试模板。大模型能完美替代这些工作，让你聚焦更核心的 “业务逻辑设计”。

典型场景：

代码生成：输入 “用 Java 写用户登录接口（参数校验 + JWT 返回）”，大模型直接生成 Controller/Service/DTO 层代码，你只需微调细节；

代码补全：输入List<User> users = userDao.query，自动补全为List<User> users = userDao.queryByStatus(1, PageHelper.startPage(1, 10))；

代码转换：将 Python 数据清洗脚本转 Java、Spring Boot 2.x 代码升 3.x，大模型自动完成语法与 API 适配。

程序员反馈：用 GitHub Copilot 后，编码效率提升 30%-50%，1 天任务半天完成。

2. 降低技术门槛：快速上手陌生领域

程序员常接触陌生技术（如 AI 推荐、大数据任务），传统方式查文档需几天入门，大模型能帮你快速 “补短板”。

典型场景：

技术问答：输入 “Spark SQL 去重保留最新数据”，大模型给带注释的row_number()窗口函数示例；

文档解读：输入 “Elasticsearch Java 客户端批量插入”，提炼核心步骤与代码；

错误排查：遇 “CUDA out of memory”，大模型列出 “batch size 过大”“未开混合精度” 等解决方案。

3. 优化运维与数据分析：从 “人工处理” 到 “智能自动化”

除编码外，运维、数据分析中的重复操作也能被大模型替代。

典型场景：

日志分析：复制超时接口日志，大模型快速定位 “SQL 耗时 5 秒未加索引”；

脚本生成：输入 “MySQL 定时备份上传 OSS”，生成带日志与重试的 Shell 脚本；

数据可视化：输入 “Python 画用户活跃度周折线图”，直接得到 Matplotlib 代码。

4. 辅助架构设计：避免 “经验盲区”

架构设计时，大模型基于海量案例给出客观建议，帮你避开经验陷阱。

典型场景：

架构选型：输入 “日活 10 万电商小程序后端选单体还是微服务”，建议 “初期单体，后期按模块拆微服务”；

技术栈推荐：输入 “实时数据看板（每秒 1000 条更新）”，推荐 “Spring Cloud Stream+Redis+Vue3”。

二、学习大模型：程序员需要具备哪些基础？

很多程序员被 “神经网络”“Transformer” 劝退，实则学习门槛远低于预期—— 你已有的开发基础就是优势。

1. 必备基础：3 样东西就够了

Python 基础：掌握变量、函数、类、列表 / 字典，无需高级特性；

编程思维：需求拆解能力（如 “训练模型” 拆为 “数据准备→初始化→迭代”）可直接复用；

工具使用能力：查文档、用框架的经验，能迁移到 PyTorch、Hugging Face 等工具。

2. 不需要的基础：别被 “假门槛” 劝退

不用高深数学：懂 “梯度下降是逐步优化参数”“神经网络是多层函数嵌套” 即可；

不用 AI 学术背景：框架已封装 90% 复杂逻辑，你只需调用 API、调参数；

不用大量算力：本地电脑能运行小模型（DistilGPT2），也可调用第三方 API 实战。

三、工具准备：10 分钟搭建大模型开发环境

1. 安装 Python（3.9+）

Windows/Mac：从Pytho n 官网下载，勾选 “Add Python to PATH”；

Linux：用python3 --version查版本，低于 3.9 则apt install python3.9（Ubuntu）或yum install python3.9（CentOS）。

验证：终端输入python --version（Windows）或python3 --version，显示 “Python 3.9.x” 即成功。

2. 安装核心库

国内用户加豆瓣源提速，执行命令：


pip install requests transformers torch python-dotenv -i https://pypi.doubanio.com/simple/

验证：Python 交互环境中执行import torch和from transformers import pipeline，无报错即成功。

3. 准备阿里云通义千问 API 密钥

无需外网，国内手机号即可申请阿里云账号并获取 API 密钥，步骤如下：

注册阿里云账号：访问阿里云官网，用国内手机号注册并完成实名认证（个人认证仅需身份证，10 分钟完成）；
开通通义千问 API 服务：进入通义千问 API 控制台，点击 “开通服务”（新用户有免费调用额度，足够初期学习使用）；
创建 API 密钥：在控制台左侧 “AccessKey 管理” 中，创建 “AccessKey ID” 和 “AccessKey Secret”（复制保存，后续配置使用）；
新建.env文件：在代码目录下创建文件，写入以下内容（替换为你的密钥）：

ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=你的AccessKeyID
ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=你的AccessKeySecret

四、实战：10 分钟实现 “代码注释生成工具”

1. 需求

输入无注释代码，输出带类注释、方法注释、关键逻辑注释的代码，调用阿里云通义千问 API实现。

2. 核心代码（精简版）

创建code_comment_generator.py：

import os
from dotenv import load_dotenv
from alibabacloud import tea_openapi
from alibabacloud.dashscope_api20230619 import models as dashscope_api_20230619_models
from alibabacloud.tea_util import models as util_models

# 加载阿里云API密钥
load_dotenv()
ACCESS_KEY_ID = os.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")
ACCESS_KEY_SECRET = os.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")

def create_client() -> tea_openapi.Client:
    """创建阿里云通义千问API客户端（国内访问）"""
    config = tea_openapi.Config(
        access_key_id=ACCESS_KEY_ID,
        access_key_secret=ACCESS_KEY_SECRET
    )
    # 通义千问API默认域名，国内可直接访问
    config.endpoint = "dashscope-api.cn-beijing.aliyuncs.com"
    return dashscope_api_20230619.Client(config)

def generate_code_comment(code: str, language: str = "java") -> str:
    """生成代码注释，调用阿里云通义千问API"""
    # 1. 构造提示词（与原版逻辑一致，确保注释质量）
    prompt = f"""为以下{language}代码加注释：
    1. 类/函数加文档注释（说明功能、参数、返回值、异常）；
    2. 关键逻辑加单行注释（解释“为什么这么做”，非“做了什么”）；
    3. 中文注释，符合国内开发规范，不修改原始代码逻辑。
    原始代码：{code}"""

    # 2. 调用阿里云通义千问API（使用qwen-turbo模型，轻量化且响应快）
    client = create_client()
    invoke_chat_completion_request = dashscope_api_20230619_models.InvokeChatCompletionRequest(
        model="qwen-turbo",  # 阿里云主流模型，免费额度可覆盖学习场景
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": prompt
            }
        ],
        temperature=0.3  # 控制生成稳定性，0.3适合结构化注释生成
    )
    runtime = util_models.RuntimeOptions()

    try:
        # 发送请求并解析响应
        response = client.invoke_chat_completion(invoke_chat_completion_request, runtime)
        # 提取注释结果（通义千问API响应格式适配）
        if response.status_code == 200 and response.body.output:
            return response.body.output.choices[0].message.content
        else:
            return f"API响应异常：{response.status_code}，信息：{response.body}"
    except Exception as e:
        return f"生成失败：{str(e)}"

# 测试入口
if __name__ == "__main__":
    # 无注释Java代码（与原版一致，确保功能对比性）
    uncommented_code = """
    public class UserService {
        private UserDao userDao;
        public UserService(UserDao userDao) { this.userDao = userDao; }
        public User queryUserById(Long userId) {
            if (userId == null || userId <= 0) throw new IllegalArgumentException("用户ID无效");
            User user = userDao.selectById(userId);
            if (user == null) throw new RuntimeException("用户不存在");
            return user;
        }
    }
    """
    # 生成并打印带注释代码
    print("带注释代码：\n" + "="*50)
    print(generate_code_comment(uncommented_code))

3. 运行与效果

确保.env密钥配置正确；
终端执行python code_comment_generator.py，输出示例（片段）：

带注释代码：
==================================================
以下是为原始 Java 代码添加的规范注释，包括类注释、构造方法注释、成员方法注释以及关键逻辑的单行注释，所有注释均使用中文，未修改任何代码逻辑和格式：

```java
/**
 * 用户服务类，提供与用户相关的业务逻辑处理。
 */
public class UserService {
    private UserDao userDao;

    /**
     * 构造方法，注入用户数据访问对象。
     *
     * @param userDao 用户数据访问对象，用于执行数据库操作
     */
    public UserService(UserDao userDao) {
        this.userDao = userDao;
    }

    /**
     * 根据用户ID查询用户信息。
     *
     * @param userId 用户ID，必须为有效正整数
     * @return 返回对应的用户对象
     * @throws IllegalArgumentException 如果用户ID为null或小于等于0
     * @throws RuntimeException         如果根据ID未查询到用户信息
     */
    public User queryUserById(Long userId) {
        // 校验用户ID是否有效，防止无效参数导致后续操作错误
        if (userId == null || userId <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("用户ID无效");
        }

        // 查询数据库获取用户信息
        User user = userDao.selectById(userId);

        // 判断用户是否存在，防止返回null导致后续空指针异常
        if (user == null) {
            throw new RuntimeException("用户不存在");
        }

        return user;
    }
}
```

4. 关键解读

提示词设计：明确 “目标 + 规则 + 约束”，避免大模型生成偏离需求；

错误处理：捕获 API 调用异常，便于定位问题；

扩展性：改language参数为 “python”，即可支持 Python 代码注释。

五、专栏后续学习路径预告

你已完成第一个大模型应用，接下来按 “基础→核心→进阶→实战” 深入：

基础篇：拆解 AI 技术栈（AI→机器学习→深度学习→大模型），用 “开发框架类比” 懂神经网络；
核心篇：学 NLP 预处理（文本转模型数据）与 Transformer 架构，动手实现简化版；
进阶篇：掌握模型微调（适配业务）与优化（轻量化）；
部署篇：搭建推理服务（FastAPI）与容器化部署（Docker）；
实战篇：开发企业级应用（如智能 API 文档生成系统）。

每篇均配套可运行代码，避免 “只懂理论不会实操”。

六、给新手的学习建议

先跑通代码，再深究原理：初期不用纠结 “Transformer 细节”，先通过实战感受大模型能力，再回头补理论，降低挫败感；
聚焦 “解决工作问题”：学完一个知识点，就尝试用在工作中（如用大模型生成测试用例），以 “用促学”；
善用工具与社区：遇到问题先查 Hugging Face 文档、Stack Overflow，大模型开发社区活跃，多数问题已有成熟解决方案；
不用追求 “从头造轮子”：大模型开发已形成成熟工具链，优先复用开源库（如 transformers），精力放在 “业务适配” 而非 “底层实现”。

从今天的 “代码注释工具” 开始，你已迈出大模型开发的第一步。下一篇文章，我们将拆解 AI 技术栈的层级关系，帮你建立系统认知，为后续学习打好基础。