Windows系统本地测试指南：远程连接星图GPU平台部署的Qwen3.5-4B模型

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF镜像，实现高效的大语言模型推理。该镜像特别适用于智能问答、文本生成等场景，用户可通过简单的API调用快速集成到各类应用中，显著提升自然语言处理任务的效率。

Fitz Hoo

15人浏览 · 2026-04-01 05:05:07

Fitz Hoo · 2026-04-01 05:05:07 发布

Windows系统本地测试指南：远程连接星图GPU平台部署的Qwen3.5-4B模型

1. 准备工作与环境检查

在开始远程调用Qwen3.5-4B模型之前，我们需要确保Windows本地环境已经准备就绪。首先确认你的Windows系统版本至少是Windows 10或更高，并具备稳定的网络连接。

打开命令提示符（cmd）或PowerShell，输入以下命令检查网络连通性：

ping your_server_ip

如果看到类似"来自192.168.x.x的回复"这样的响应，说明基础网络连接正常。接下来，我们需要确认目标端口是否开放：

Test-NetConnection -ComputerName your_server_ip -Port 8080

这个命令会告诉你8080端口（假设这是模型服务的默认端口）是否可达。如果显示"TcpTestSucceeded : True"，说明端口访问没有问题。

2. 获取API访问凭证

在星图GPU平台部署Qwen3.5-4B模型后，你会获得以下关键信息：

API端点URL（如：http://your_server_ip:8080/v1/completions）
访问密钥（API Key）
模型名称（如：qwen3.5-4b）

建议将这些信息保存在安全的地方，比如Windows的凭据管理器或加密的文本文件中。在后续测试中，我们会频繁使用这些凭证。

3. 使用Postman测试API

Postman是Windows上非常方便的API测试工具。首先下载并安装最新版Postman，然后按照以下步骤操作：

打开Postman，点击"New Request"创建新请求
选择POST方法，输入API端点URL
在"Headers"选项卡中添加以下内容：
- Content-Type: application/json
- Authorization: Bearer your_api_key
在"Body"选项卡中选择"raw"和"JSON"，输入类似以下的请求内容：

{
  "model": "qwen3.5-4b",
  "prompt": "请用简单语言解释人工智能",
  "max_tokens": 100
}

点击"Send"按钮发送请求，你应该能在下方看到模型返回的JSON响应。

4. 使用Curl命令行测试

如果你更喜欢命令行工具，Windows 10及以后版本已经内置了curl。打开PowerShell，输入以下命令：

curl -X POST "http://your_server_ip:8080/v1/completions" `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Authorization: Bearer your_api_key" `
-d '{"model": "qwen3.5-4b", "prompt": "请用简单语言解释人工智能", "max_tokens": 100}'

注意Windows下的curl命令需要使用反引号(`)来换行，而不是Linux中的反斜杠()。如果命令执行成功，你会看到模型返回的JSON格式响应。

5. 使用Python脚本测试

对于需要集成到项目中的开发者，可以使用Python脚本进行测试。首先确保你的Windows系统安装了Python 3.7或更高版本。

创建一个新的Python文件（如test_qwen.py），输入以下代码：

import requests
import json

api_url = "http://your_server_ip:8080/v1/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer your_api_key"
}
data = {
    "model": "qwen3.5-4b",
    "prompt": "请用简单语言解释人工智能",
    "max_tokens": 100
}

response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data)

if response.status_code == 200:
    print("请求成功！")
    print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
    print(response.text)

运行这个脚本，你应该能看到模型返回的响应。如果遇到SSL证书问题，可以在requests.post()中添加verify=False参数，但生产环境不建议这样做。