本文详细介绍如何使用Qwen Code、vLLM和Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct构建纯内网下的私服级开发辅助引擎。内容包括vLLM部署大模型的详细步骤、参数配置说明，Qwen Code的安装与设置方法，以及通过Vibe Coding功能开发H5小游戏和前端页面的实际应用案例。适合希望搭建本地AI编程助手的开发者参考学习。
一、Qwen Code
Qwen Code是一款类似于Claude Code的AI编程助手，由阿里通义千问团队推出，一定程度上可以作为Claude Code的平替工具，本文通过Qwen Code+vLLM+Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct构建纯内网下私服级开发辅助引擎，主要流程如下所示：
实验主要依赖的版本如下：
torch==2.6.0transformers==4.51.3modelscope==1.23.1vllm==0.8.4二、vLLM 部署 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
使用modelscope下载Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct模型到本地：
modelscope download --model="Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct" --local_dir Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct然后使用vLLM读取模型启动API服务。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1vllm serve "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct" \ --host 0.0.0.0 \ --port 8060 \ --dtype bfloat16 \ --tensor-parallel-size 2 \ --cpu-offload-gb 0 \ --gpu-memory-utilization 0.8 \ --max-model-len 65536 \ --api-key token-abc123 \ --enable-prefix-caching \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes \ --trust-remote-code关键参数说明：
- •
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1：指定所使用的GPU。 - •
dtype: 数据类型，其中bfloat16，16位浮点数，适合NVIDIA A100等设备。 - •
tensor-parallel-size：Tensor并行的数量，当多GPU分布式推理时使用，建议和GPU的数量一致。 - •
cpu-offload-gb：允许将部分模型权重或中间结果卸载到CPU的内存中，单位为GB，模拟GPU内存扩展，如果部署的模型大于了显存大小可以设置该参数，但是推理速度会大大下降。 - •
gpu-memory-utilization：设置GPU内存利用率的上限。 - •
max-model-len：允许模型最大处理的Token数，该参数越大占用显存越大。 - •
enable-prefix-caching：启用前缀缓存减少重复计算。 - •
enable-auto-tool-choice：启用 function call 模式。 - •
tool-call-parser hermes：设置 function call 的解析器。
显存占用情况：
如果启动显存不足，可适当调整gpu-memory-utilization和max-model-len参数，或通过cpu-offload-gb将部分模型权重卸载到内存中（速度会大大折扣）。
启动成功后，可通过/v1/models接口可查看模型列表：
curl http://127.0.0.1:8060/v1/models -H "Authorization: Bearer token-abc123" ``` 测试`API`交互： ```plaintext curl http://127.0.0.1:8060/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer token-abc123" \ -d '{ "model": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "你是谁"} ] }' ``` 三、安装和配置 Qwen Code ----------------- 首先安装 Qwen Code 组件，这里采用 npm： ```plaintext npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest ``` 安装好后，可以输入 `qwen` 进入窗口：  配置上面部署的私有模型： 在项目目录下创建 `.env` 文件， 内容如下所示： ```plaintext OPENAI_BASE_URL=http://127.0.0.1:8060/v1/OPENAI_API_KEY=token-abc123OPENAI_MODEL=Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct然后在.env文件同级的目录下唤醒qwen:
按i进入插入模式，然后输入/auth切换认证方式，选择OpenAI，确认信息后即配置成功：
四、 Vibe Coding 测试
这里简单测试下 Vibe Coding ，开发一个H5小游戏和一个前端页面。
4.1 测试 h5 小游戏开发
输入指令：创建一个H5五子棋小游戏
默认情况下，对文件的修改都要用户授权，这里可以先选择是，总是允许：
最终运行使用效果：
4.2 测试 前端页面开发
输入指令：实现一个科技感十足的数据分析洞察的前端展示页面，使用H5绘制，需要包含炫酷的图表和动画
最终运行使用效果：
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
- ✅100集大模型视频教程
- ✅大模型书籍PDF
- ✅DeepSeek教程
- ✅AI产品经理入门资料
完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！
应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**
