Qwen3-1.7B定时任务调度：Airflow集成部署实战
在AI工程化落地过程中，大模型不再只是交互式玩具，而是需要嵌入生产流水线的“智能组件”。当Qwen3-1.7B这类轻量高性能模型被用于日志摘要、报告生成、数据校验等周期性任务时，如何让它的调用可编排、可重试、可监控、可追溯？答案是——把它交给Airflow。
本文不讲抽象概念，不堆参数配置，只聚焦一件事：如何把已在CSDN星图镜像中一键启动的Qwen3-1.7B服务，真正接入Airflow调度系统，跑起第一个带错误重试、结果校验、日志追踪的定时任务。全程基于真实镜像环境，代码可复制、步骤可验证、问题有解法。
1. 理解Qwen3-1.7B：轻量但不妥协的推理能力
Qwen3（千问3）是阿里巴巴集团于2025年4月29日开源的新一代通义千问大语言模型系列，涵盖6款密集模型和2款混合专家（MoE）架构模型，参数量从0.6B至235B。其中Qwen3-1.7B是该系列中兼顾推理速度、显存占用与语言理解能力的“黄金平衡点”模型——它能在单张消费级GPU（如RTX 4090）上以接近实时的速度完成中等长度文本生成，同时支持思维链（Chain-of-Thought）、结构化输出、多轮对话等关键能力。
这不是一个“玩具模型”。它已通过CSDN星图镜像预置为开箱即用的服务：启动后自动暴露标准OpenAI兼容API接口（/v1/chat/completions），无需额外修改模型权重或重写推理逻辑。这意味着，你不需要懂vLLM、不需配LoRA、更不必碰CUDA内核——只要知道怎么发HTTP请求，就能把它变成你工作流里的“AI工人”。
而Airflow，正是管理这类“AI工人”最成熟、最可控的调度引擎。它不替代模型，也不替代代码，而是让模型调用这件事变得像数据库备份、ETL清洗一样可靠。
2. 前置准备：确认Qwen3-1.7B服务已就绪
在接入Airflow前，请确保Qwen3-1.7B服务已在CSDN星图镜像中成功运行。这不是假设，而是必须验证的起点。
2.1 启动镜像并进入Jupyter环境
登录CSDN星图镜像广场，搜索“Qwen3-1.7B”，点击“一键部署”。等待状态变为“运行中”后，点击“打开Jupyter”按钮。你会进入一个预装了langchain_openai、apache-airflow及必要依赖的Python环境。
此时，服务地址已自动生成。注意URL中的端口号——它通常是8000，且路径末尾带/v1。例如：
https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1这个地址就是你的Qwen3-1.7B API入口。请务必复制保存，后续所有Airflow任务都将指向它。
2.2 在Jupyter中快速验证API连通性
在Jupyter新建一个Python Notebook，粘贴并运行以下代码（注意替换base_url为你自己的地址）：
from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="Qwen3-1.7B", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)如果返回类似“我是通义千问Qwen3-1.7B，由阿里巴巴研发的大语言模型……”的内容，说明服务正常。若报错ConnectionError或Timeout，请检查：
- 镜像是否处于“运行中”状态（非“暂停”或“异常”）
base_url末尾是否有/v1（缺了会404）- 是否误将
8000写成8080或其他端口
这一步不是形式主义，而是为后续Airflow任务建立“信任锚点”：只有本地能调通，调度器才可能调通。
3. Airflow环境搭建：极简但完整的工作流底座
Airflow本身不依赖复杂集群。我们采用官方推荐的“单节点+SQLite”模式，既满足学习与中小规模生产需求，又避免Docker Compose或Kubernetes带来的认知负担。
3.1 在镜像中安装Airflow（仅需一行命令）
回到Jupyter终端（Terminal），执行：
pip install "apache-airflow[postgres,celery]" --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-main/constraints-3.9.txt"为什么选Postgres+Celery？因为Qwen3调用是I/O密集型任务（等待API响应），Celery能异步执行、避免Webserver阻塞；Postgres比默认SQLite更稳定，支持任务历史长期存储。
安装完成后，初始化数据库并创建管理员账号：
airflow db init airflow users create \ --username admin \ --password admin \ --firstname Admin \ --lastname User \ --role Admin \ --email admin@example.com3.2 启动Airflow Webserver与Scheduler
新开两个终端标签页，分别运行：
# 终端1：启动Webserver（监听8080端口） airflow webserver # 终端2：启动Scheduler（负责触发任务） airflow scheduler稍等10秒，访问https://your-mirror-url:8080（将your-mirror-url替换为你的镜像域名），用admin/admin登录。你会看到一个干净的Airflow UI界面——这是你调度系统的控制台。
注意：CSDN星图镜像默认开放8000端口（给Qwen3），8080端口（给Airflow Webserver）需在镜像设置中手动开启。进入镜像管理页 → “网络设置” → 勾选“开放8080端口” → 保存生效。
4. 编写第一个Qwen3定时任务：日报生成DAG
现在，我们把Qwen3-1.7B正式编排进Airflow。目标很具体：每天上午9点，自动调用Qwen3，生成一份包含昨日关键指标摘要的Markdown日报，并保存到指定路径。
4.1 创建DAG文件
在Jupyter中，进入/home/jovyan/airflow/dags/目录（若不存在则创建），新建文件qwen3_daily_report.py：
# /home/jovyan/airflow/dags/qwen3_daily_report.py from datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG from airflow.operators.python import PythonOperator from airflow.providers.http.operators.http import HttpOperator from airflow.providers.http.sensors.http import HttpSensor import json import os # 定义DAG基础参数 default_args = { 'owner': 'data-team', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2025, 12, 1), 'email_on_failure': False, 'retries': 2, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), } dag = DAG( 'qwen3_daily_report', default_args=default_args, description='每日调用Qwen3-1.7B生成运营日报', schedule_interval='0 9 * * *', # 每天9:00执行 catchup=False, tags=['qwen3', 'report', 'llm'], ) # 步骤1：检查Qwen3服务是否可用（健康检查） health_check = HttpSensor( task_id='check_qwen3_health', http_conn_id='qwen3_api', endpoint='/health', request_params={}, response_check=lambda response: response.json().get('status') == 'ok', poke_interval=30, timeout=120, dag=dag, ) # 步骤2：构造提示词并调用Qwen3生成日报 def generate_daily_report(**context): import requests from datetime import datetime # 获取昨日日期（格式：2025-12-05） yesterday = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d') # 构造符合Qwen3-1.7B能力的提示词 prompt = f"""你是一名资深数据运营分析师。请根据以下结构化数据摘要，生成一份简洁专业的Markdown日报（仅输出内容，不要解释）： 【日期】{yesterday} 【核心指标】DAU: 124,580 (+2.3%), 订单量: 8,921 (+5.7%), 客服响应时长: 42s (-1.8%) 【重点事件】上线新用户引导流程；支付成功率提升至99.2% 【待办事项】优化首页加载性能；跟进3个高价值客户反馈 要求：使用中文；分三部分：'今日速览'（3句话）、'关键进展'（列表）、'明日重点'（列表）；总字数不超过300字。""" # 发送请求到Qwen3 API response = requests.post( url="https://gpu-pod69523bb78b8ef44ff14daa57-8000.web.gpu.csdn.net/v1/chat/completions", headers={"Authorization": "Bearer EMPTY", "Content-Type": "application/json"}, json={ "model": "Qwen3-1.7B", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "temperature": 0.3, "extra_body": { "enable_thinking": True, "return_reasoning": False } } ) if response.status_code != 200: raise Exception(f"Qwen3 API调用失败: {response.status_code} {response.text}") content = response.json()['choices'][0]['message']['content'] # 保存到文件（路径需提前创建） report_path = f"/home/jovyan/reports/daily_{yesterday}.md" os.makedirs(os.path.dirname(report_path), exist_ok=True) with open(report_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(content) context['task_instance'].xcom_push(key='report_path', value=report_path) print(f"日报已生成：{report_path}") generate_report = PythonOperator( task_id='generate_daily_report', python_callable=generate_daily_report, dag=dag, ) # 步骤3：发送通知（模拟，实际可接企业微信/钉钉） def send_notification(**context): report_path = context['task_instance'].xcom_pull(task_ids='generate_daily_report', key='report_path') print(f" 日报生成完成！路径：{report_path}") # 此处可扩展为调用webhook发送消息 notify = PythonOperator( task_id='send_notification', python_callable=send_notification, dag=dag, ) # 设置任务依赖关系 health_check >> generate_report >> notify4.2 关键设计解析：为什么这样写？
- 健康检查先行：
HttpSensor不是可选项。它确保每次调度前先探活Qwen3服务，避免因服务重启、网络抖动导致任务失败。 - 提示词工程落地：没有用模糊的“写一份日报”，而是给出明确结构、数据、格式、字数限制——这是Qwen3-1.7B稳定输出的关键。轻量模型对提示词鲁棒性要求更高。
- XCom传递路径：用
xcom_push/pull在任务间安全传递文件路径，避免硬编码或全局变量，符合Airflow最佳实践。 - 错误处理务实：
requests.post后直接检查status_code，失败立即抛出异常触发重试，不依赖try/except包裹整个函数。 - 时间逻辑清晰：
yesterday = (datetime.now() - timedelta(days=1))确保每日生成的是“昨日”报告，而非调度时刻的“当前日”。
5. 部署与验证：从代码到可运行任务
DAG文件写好后，Airflow不会自动发现它。你需要手动触发一次扫描。
5.1 刷新DAG列表
在Airflow Web UI左上角，点击“Refresh”按钮（或按Ctrl+R）。几秒后，在DAG列表中找到qwen3_daily_report，状态应为No Status。
5.2 手动触发首次运行
点击DAG名称进入详情页 → 点击右上角“Trigger DAG”按钮 → 确认。你会看到三个任务依次变为绿色（success）：
check_qwen3_health：显示OKgenerate_daily_report：日志中出现日报生成完成！路径：/home/jovyan/reports/daily_2025-12-05.mdsend_notification：打印路径信息
此时，前往Jupyter左侧文件浏览器，展开/home/jovyan/reports/目录，即可看到生成的.md文件。双击打开，内容应为结构清晰、语言专业的日报。
5.3 查看任务日志与调试技巧
若某任务失败（变红），点击该任务 → “Log”标签页。常见问题及解法：
| 现象 | 可能原因 | 快速修复 |
|---|---|---|
ConnectionError | Qwen3服务未运行或URL错误 | 检查镜像状态、base_url端口、是否加/v1 |
KeyError: 'choices' | API返回非标准格式（如500错误页） | 在Jupyter中用curl手动测试API，确认返回JSON结构 |
FileNotFoundErrorfor/reports/ | 目录未创建 | 在Jupyter终端执行mkdir -p /home/jovyan/reports |
任务卡在running | Celery worker未启动 | 当前镜像模式下无需worker，改用SequentialExecutor（见下文） |
进阶提示：若你希望任务真正异步（不阻塞Scheduler），可在
airflow.cfg中配置CeleryExecutor。但对Qwen3-1.7B这类单次调用<5秒的任务，SequentialExecutor（默认）已足够高效，且免去Redis配置烦恼。
6. 总结：让大模型成为可调度的“数字员工”
Qwen3-1.7B的价值，不在于它能回答多难的问题，而在于它能把重复、规则明确、需语言理解的“脑力劳动”，变成一条可定义、可监控、可重试的自动化流水线。本文带你走完了这条流水线的第一公里：
- 从确认Qwen3服务可用，到构建健壮的HTTP健康检查；
- 从编写结构化提示词，到用PythonOperator封装模型调用逻辑；
- 从定义每日9点调度，到通过XCom传递生成物路径；
- 从UI手动触发，到查看日志定位问题。
这不再是“调个API”的Demo，而是具备生产就绪特征的最小可行方案：有重试、有校验、有日志、有产物、有通知。
下一步，你可以轻松扩展它——把日报生成换成周报摘要、把指标数据换成数据库查询结果、把Markdown输出换成邮件发送、把单次调用换成批量处理。Airflow的DAG就像乐高底板，Qwen3-1.7B是那个灵活多变的智能模块，而你，是手握设计图的工程师。
真正的AI工程化，就始于这样一个可运行、可验证、可迭代的定时任务。
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