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「源力觉醒创作者计划」_文心大模型 4.5 多模态实测：开源加速 AI 普惠落地

news 2025/7/31 17:10:45

「源力觉醒创作者计划」_文心大模型 4.5 多模态实测：开源加速 AI 普惠落地

一、写在前面：开源模型的价值，是可用、可复现、可落地
二、功能亮点：结合百度文库知识底座，打造真实可用的教育应用
- 2.1 百度文库的知识库
- 2.2 构建任务链
三、评测环境：基于飞桨星河社区，部署门槛极低
- 3.1 环境配置
- 3.2 fastdeploy部署文心大模型
- - ① fastdeploy环境
  - ② 模型下载
- 3.3 调用接口
四、场景实测：多模态能力落地教育应用
- 场景一：图文题目自动理解与知识提取
- - ① 识别图片格式的题目
  - ② 进一步：生成5道不同类型的题目
- 场景二：理科类个性化题目生成
- 场景三：文科类学科教育场景
五、项目效果总结
- 5.1 响应速度与性能测试
- 5.2 优势亮点与优化建议
六、开源之路的意义：从可复现到可用的进化
七、文末致谢

一起来轻松玩转文心大模型吧一文心大模型免费下载地址：https://ai.gitcode.com/theme/1939325484087291906

🎯关键词：文心大模型 4.5｜开源｜FastDeploy｜多模态｜教育场景｜星河社区｜GitCode｜PaddlePaddle

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🌈你好呀！我是是Yu欸 🚀 感谢你的陪伴与支持~ 欢迎添加文末好友 🌌 在所有感兴趣的领域扩展知识，不定期掉落福利资讯(*^▽^*)

一、写在前面：开源模型的价值，是可用、可复现、可落地

版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。

在这里插入图片描述

2025年6月30日，百度正式在 GitCode 平台开源了文心大模型 4.5 系列，包括文本、多模态等多个子模型，全面支持推理、微调、API调用和私有化部署。

作为第一批体验者，我在飞桨星河社区使用 FastDeploy 工具完成了 ERNIE-4.5-VL 的多模态推理部署，并搭建了一个「教育场景下的多模态问答生成系统」，包含：

题目图片识别 ➜ 学科/知识点分类 ➜ 个性化生成新题
支持教师视角设置题目数量、难度和风格
评测多模态理解、响应速度、部署难度和实际教学价值

请添加图片描述

主要功能模块：

ERNIE-VL FastDeploy 接口封装
图像 ➜ base64 ➜ Prompt 输入流程构建
JSON 格式内容解析与题目结构校验
教师视角参数配置：知识点、题目数、难度等级

项目已经开源，感兴趣的朋友可以前往https://aistudio.baidu.com/projectdetail/9352000 直接运行 ~

在这里插入图片描述

本篇文章将以真实工程实践视角，为大家详细分享这个过程，聊聊开源模型的真正意义和落地路径。

二、功能亮点：结合百度文库知识底座，打造真实可用的教育应用

2.1 百度文库的知识库

文心大模型背靠百度文库强大的知识库，模型训练语料包含大量优质题库、教辅文本、教研素材等，在教育领域具备天然优势。

我之前被gpt误导了，于是测试过各大模型，只有文心一言在该场景下回答对了这个问题。推测可能源于其百度知识库的构建。

在这里插入图片描述

感兴趣的朋友可以查看：【ccfddl-ICML投稿时间确认】CST是China Standard Time，不是默认的Central Standard Time。了解时区：北京时间（CST）、UTC-0 和 UTC-12

在这里插入图片描述

2.2 构建任务链

我们基于此，构建了如下任务链：

📌 任务 1：题目图片识别与知识分类

支持上传学生题目截图或照片（如物理题图）
模型可自动识别图像中文字内容
提取学科类别（如物理）和核心知识点（如“机械运动”）
转为结构化语义信息作为 Prompt 输入下一阶段任务

📌 任务 2：个性化习题自动生成

基于知识点，模型可生成指定数量、难度和风格的题目

返回标准化 JSON 格式，包括：

{"question": "题目内容","answer": "标准答案","explanation": "详细解析"
}

支持多题型混合输出（选择题、计算题、填空题等）
可指定学生水平（基础 / 中等 / 进阶）自动调整复杂度和讲解深度

📌 多模态交互体验极佳：

图像 ➜ 知识结构 ➜ 内容生成的能力链条清晰
相比文心 4.0，多模态识别和上下文联动更强
Prompt 工程效果显著，定制化生成质量高

三、评测环境：基于飞桨星河社区，部署门槛极低

3.1 环境配置

本次全部评测在百度飞桨官方提供的【星河社区】完成，平台内集成了高性能推理硬件和丰富开发资源，对没有本地 A100 的开发者非常友好。

📌 测试环境配置：

CPU：12 核高性能处理器
AI 加速卡：NVIDIA A800-SXM4-80GB
显存：128 GB
内存：96 GB
磁盘空间：100 GB
Python：3.10.10
框架：PaddlePaddle 3.1.0

使用 FastDeploy 部署 ERNIE-VL，仅需几行命令即可完成服务启动。支持 RESTful API 和 Web 服务接口，文档完备、配置清晰，部署用时＜5分钟，真正做到了开箱即用。

在这里插入图片描述

3.2 fastdeploy部署文心大模型

① fastdeploy环境

FastDeploy 官方文档：https://paddlepaddle.github.io/FastDeploy/get_started/installation/nvidia_gpu/

!python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
# FastDeploy 预构建的 pip 安装（目前只支持 SM80/90 架构的 GPU（例如 A100/H100））
!python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-gpu-80_90/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

在这里插入图片描述

# 安装后，使用以下 Python 代码验证环境
import paddle
from paddle.jit.marker import unified
# Verify GPU availability
paddle.utils.run_check()
# Verify FastDeploy custom operators compilation
from fastdeploy.model_executor.ops.gpu import beam_search_softmax
/opt/conda/envs/python

在这里插入图片描述

② 模型下载

（在社区的模型库进行相应的模型查询，里面有对应的下载和部署命令）

通过 FastDeploy 部署 ERNIE4.5-VL-424B-A47B 的文档：https://paddlepaddle.github.io/FastDeploy/get_started/ernie-4.5-vl/

（wint4 量化）ERNIE4.5-VL-424B-A47B 需要用到 8 张 80G 的 A100/H100 GPU，显然满足不了条件，因此选择使用 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle 版本。

下载，然后用下面的python -m下载配置个性化的大模型。

需要修改为本地目录，刚刚ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型下载好的位置

# !aistudio download --model PaddlePaddle/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle --local_dir /home/aistudio/work/models# ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Paddle
# !aistudio download --model PaddlePaddle/ERNIE-4.5-VL-424B-A3B-Paddle --local_dir /home/aistudio/work/models# PaddlePaddle/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle
!aistudio download --model PaddlePaddle/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle --local_dir /home/aistudio/work/models/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle
# !aistudio download --model PaddlePaddle/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle --local_dir /home/aistudio/work/models

Processing 22 items: 100%|███████████████████| 22.0/22.0 [00:01<00:00, 17.6it/s]

下面第一个是官方的，由于模型很大，所以加载需要时间。

我们可以限制条件，让模型更小，从而加载更快

注意，这个在后面运行代码过程中，不能中断。否则会连接不上

所以在终端直接运行即可

!python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \--model /home/aistudio/work/models/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle \--port 8180 \--metrics-port 8181 \--engine-worker-queue-port 8182 \--max-model-len 32768 \--enable-mm \--reasoning-parser ernie-45-vl \--max-num-seqs 32

下面的模型部署命令在终端运行
验证服务状态 curl -i http://0.0.0.0:8180/health

第一个，为前面的python -m中断后运行的结果，连接不上

第二个，返回结果为 HTTP 200 为正常

!curl -i http://0.0.0.0:8180/health

在这里插入图片描述

3.3 调用接口

它是兼容OpenAI的API，所以如果使用Python调用的话，可以使用openai库来调用，不需要指定模型名称和api_key。

多模态输入需要提供一个额外的字段type来指明当前输入的类型。

Tpis：
大模型每一次调用都是无状态的，需要自行管理传入给模型的信息。如果需要模型多次理解同一张图像，请在每次请求时都传入该图。
支持单图和多图，每一张图片大小不超过10MB，多张图片输入的总token不超过模型上下文长度。

如ERNIE-4.5模型，不超过8K token的图片输入。图片格式：
图片base64：JPG、JPEG、PNG和BMP类型，传入的格式需为：data:image/<图片格式>;
base64,<Base64编码>
图片公网url：支持JPG、JPEG、PNG、BMP和WEBP类型
content 支持多个输入，放多张图片也是没问题的
base64 编码是为了读取本地图片

import openai
host = "127.0.0.1"
port = "8180"
client = openai.Client(base_url=f"http://{host}:{port}/v1", api_key="null")
print("ok!")response = client.chat.completions.create(model="null", # 模型名称，此处为空字符串，表示使用默认模型# 单模态大模型# OpenAI API 只支持以下角色："system"\"user"\"assistant"# messages=[#     {"role": "system", "content": "你是专业的教育专家，擅长根据知识点生成高质量的习题和解析。"},# ],# 多模态大模型，需要指明当前输入的模态messages=[{'role': 'system', 'content': [{"type": "text","text": "你是专业的教育专家，擅长根据知识点生成高质量的习题和解析。"}]   },{'role': 'user', 'content': [{"type": "text","text": "请根据“牛顿第二定律”生成一道物理题。"}]   },],stream=True, # 流式返回
)
for chunk in response:if chunk.choices[0].delta:print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
print('\n')# 非流式
# print(completion.choices[0].message.content or "")

下面是实测的输出结果：

ok!### 物理题：牛顿第二定律应用**题目**  
一个质量为5kg的物体在水平桌面上运动，受到水平向右的拉力为10N，同时受到与运动方向相反的摩擦力为2N。求：  
1. 物体的加速度大小；  
2. 若保持拉力不变，要使物体产生3m/s²的加速度，摩擦力需要调整为多少？---### **解析与解答**#### **步骤1：计算物体在初始条件下的加速度**  
根据牛顿第二定律 \( F_{\text{合}} = ma \)，需先求合力：  
- 拉力 \( F_{\text{拉}} = 10\,\text{N} \)（向右），摩擦力 \( F_{\text{摩}} = 2\,\text{N} \)（向左）。  
- 合力 \( F_{\text{合}} = F_{\text{拉}} - F_{\text{摩}} = 10\,\text{N} - 2\,\text{N} = 8\,\text{N} \)。  
- 代入公式 \( a = \frac{F_{\text{合}}}{m} \)，得：  \[a = \frac{8\,\text{N}}{5\,\text{kg}} = 1.6\,\text{m/s}^2\]  
**答案**：加速度为 \( 1.6\,\text{m/s}^2 \)。---#### **步骤2：调整摩擦力以产生目标加速度**  
已知目标加速度 \( a' = 3\,\text{m/s}^2 \)，拉力仍为 \( 10\,\text{N} \)，设新摩擦力为 \( F_{\text{摩}}' \)。  
- 合力 \( F_{\text{合}}' = ma' = 5\,\text{kg} \times 3\,\text{m/s}^2 = 15\,\text{N} \)。  
- 合力表达式为 \( F_{\text{合}}' = F_{\text{拉}} - F_{\text{摩}}' \)，代入得：  \[15\,\text{N} = 10\,\text{N} - F_{\text{摩}}' \implies F_{\text{摩}}' = 10\,\text{N} - 15\,\text{N} = -5\,\text{N}\]  
- 负号表示摩擦力方向需改为**向右**（与运动方向相同），但题目仅问大小，故摩擦力需调整为 \( 5\,\text{N} \)（向右）。  **答案**：摩擦力需调整为 \( 5\,\text{N} \)（与运动方向相同）。---### **关键考点**  
1. **合力计算**：明确力的方向（矢量相减）。  
2. **公式应用**：灵活使用 \( F_{\text{合}} = ma \) 变形求解。  
3. **物理意义**：理解摩擦力方向变化对运动的影响。  此题通过基础情境巩固学生对牛顿第二定律的理解，并渗透矢量运算和问题建模能力。

四、场景实测：多模态能力落地教育应用

场景一：图文题目自动理解与知识提取

上传一张初中物理题目的截图，模型通过 OCR + 文本理解流程，准确识别出题目内容并自动归类为：

学科：物理
知识点：机械运动

① 识别图片格式的题目

import openai
import jsondef init_client(host="127.0.0.1", port="8180", api_key="null"):"""初始化 ERNIE-VL 客户端"""client = openai.Client(base_url=f"http://{host}:{port}/v1", api_key=api_key)print("✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成")return clientdef build_prompt(knowledge_point):"""构建规范的 prompt，避免模型输出污染"""prompt = f"""
请基于知识点“{knowledge_point}”，生成 1 道高质量的物理计算题，包含完整的题目、标准答案和详细解析。
输出格式为 JSON，不要包含任何代码块、注释或额外说明，只输出以下结构：[{{"question": "题目内容","answer": "正确答案","explanation": "详细解题步骤"}}
]⚠️ 严禁输出 Python、JSON、Markdown 代码块，直接输出 JSON。
"""return prompt.strip()def generate_exercise(client, knowledge_point="牛顿第二定律"):"""生成一道基于知识点的习题"""prompt = build_prompt(knowledge_point)try:response = client.chat.completions.create(model="ernie-4.5-vl-28b-a3b",messages=[{"role": "system", "content": "你是专业的教育专家，擅长基于知识点生成规范的习题和解析。"},{"role": "user", "content": prompt},],stream=False,max_tokens=1024,temperature=0.3,)result_text = response.choices[0].message.contentprint("\n=== 原始响应 ===\n", result_text)# 提取 JSON 数组start = result_text.find("[")end = result_text.rfind("]") + 1json_str = result_text[start:end]# 解析 JSONexercises = json.loads(json_str)# 简单结构校验valid_exercises = []for ex in exercises:if all(k in ex for k in ("question", "answer", "explanation")):valid_exercises.append({"question": ex["question"].strip(),"answer": ex["answer"].strip(),"explanation": ex["explanation"].strip(),})return valid_exercisesexcept json.JSONDecodeError as e:print(f"\n❌ JSON 解析失败: {e}")print("响应内容：\n", result_text)return []except Exception as e:print(f"\n❌ 习题生成失败: {e}")return []def main():# 初始化客户端client = init_client()# 生成习题exercises = generate_exercise(client, knowledge_point="牛顿第二定律")# 打印习题for i, ex in enumerate(exercises, 1):print(f"\n习题 {i}:")print(f"问题: {ex['question']}")print(f"答案: {ex['answer']}")print(f"解析: {ex['explanation']}")if __name__ == "__main__":main()

输入图片：

请添加图片描述

输出结果：

✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成=== 原始响应 ===[{"question": "一个质量为2 kg的物体受到两个水平力的作用：一个向右的力10 N，一个向左的力4 N。求物体的加速度大小和方向。","answer": "加速度为3 m/s²，方向向右。","explanation": "首先，计算物体所受的合外力。由于两个力方向相反，合外力为两个力的差值：F = 10 N - 4 N = 6 N，方向向右。然后，应用牛顿第二定律F = ma，其中F是合外力，m是物体的质量，a是加速度。将已知数值代入公式：6 N = 2 kg × a，解得a = 3 m/s²。因此，加速度的大小为3 m/s²，方向与合外力方向相同，即向右。"}
]习题 1:
问题: 一个质量为2 kg的物体受到两个水平力的作用：一个向右的力10 N，一个向左的力4 N。求物体的加速度大小和方向。
答案: 加速度为3 m/s²，方向向右。
解析: 首先，计算物体所受的合外力。由于两个力方向相反，合外力为两个力的差值：F = 10 N - 4 N = 6 N，方向向右。然后，应用牛顿第二定律F = ma，其中F是合外力，m是物体的质量，a是加速度。将已知数值代入公式：6 N = 2 kg × a，解得a = 3 m/s²。因此，加速度的大小为3 m/s²，方向与合外力方向相同，即向右。

② 进一步：生成5道不同类型的题目

随后，模型根据知识点生成 5 道不同类型的习题（包括选择、填空、计算题），每道题附带答案与详细解析，展现出良好的教育知识图谱联动能力。

import os
import base64
import json
import re# 图片转 Base64
def img2base64(image_path: os.PathLike) -> str:if not os.path.exists(image_path):raise FileNotFoundError(f"找不到图片: {image_path}")with open(image_path, "rb") as f:return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")# 通过图片分析学科和知识点
def analyze_image(client, image_path):suffix = os.path.splitext(image_path)[-1][1:] or "png"img64 = img2base64(image_path)img_data_url = f"data:image/{suffix};base64,{img64}"prompt = "请根据题目图片内容，判断所属学科和知识点，并只用 JSON 格式返回：" \"{\"subject\": \"学科名称\", \"knowledge_points\": \"对应知识点\"}，不要输出多余的解释。"response = client.chat.completions.create(model="ernie-4.5-vl-28b-a3b",messages=[{"role": "user","content": [{"type": "text", "text": prompt},{"type": "image_url", "image_url": {"url": img_data_url}}]}])content = response.choices[0].message.content.strip()print("\n📷 图像识别原始返回：", content)# 提取 JSONmatch = re.search(r'\{.*?\}', content, re.DOTALL)if not match:raise ValueError("未找到有效 JSON")info = json.loads(match.group())return info.get("subject", "").strip(), info.get("knowledge_points", "").strip()# 生成个性化习题（直接复用你之前优化的 generate_personalized_exercises）
def generate_personalized_exercises(client, subject, knowledge_points, student_level="中等", num_exercises=5):# 学科角色描述subject_roles = {"语文": "你是一位资深语文老师，专注古诗词、阅读、写作等领域。","数学": "你是一位资深数学老师，精通代数、几何、函数等领域。","英语": "你是一位资深英语老师，擅长语法、词汇、阅读、写作等领域。","物理": "你是一位资深物理老师，擅长力学、电学、热学、光学等知识点的教学。","化学": "你是一位资深化学老师，擅长元素、反应、实验等知识点的教学。",}system_role = subject_roles.get(subject, "你是一位资深教师，擅长本学科知识点教学。")# 构建 Promptprompt = f"""
根据以下要求生成高质量 {subject} 习题：
- 知识点：{knowledge_points}
- 学生水平：{student_level}
- 题目数量：{num_exercises}
- 格式：
[{{"question": "题目内容","answer": "正确答案","explanation": "详细解析"}}
]
要求：
- 题型多样（选择题、填空题、计算题等）
- 答案准确，解析详细
- 输出完整 JSON，不能包含多余文字
"""response = client.chat.completions.create(model="ernie-4.5-vl-28b-a3b",messages=[{"role": "system", "content": system_role},{"role": "user", "content": prompt}],max_tokens=2048,temperature=0.3)content = response.choices[0].message.content.strip()print("\n🎯 习题生成原始返回：", content)# 解析 JSONmatch = re.search(r'\[\s*\{.*?\}\s*\]', content, re.DOTALL)if not match:raise ValueError("未找到有效 JSON 数组")exercises = json.loads(match.group())# 清洗return [{"question": ex["question"].strip(),"answer": ex["answer"].strip(),"explanation": ex["explanation"].strip()}for ex in exercises if all(k in ex for k in ["question", "answer", "explanation"])]# 综合调用
def main(client, image_path, student_level="中等", num_exercises=3):subject, knowledge_points = analyze_image(client, image_path)print(f"\n✅ 识别结果：学科 - {subject}, 知识点 - {knowledge_points}")exercises = generate_personalized_exercises(client=client,subject=subject,knowledge_points=knowledge_points,student_level=student_level,num_exercises=num_exercises)# 输出习题for i, ex in enumerate(exercises, 1):print(f"\n习题 {i}:")print(f"问题: {ex['question']}")print(f"答案: {ex['answer']}")print(f"解析: {ex['explanation']}")# 示例调用
if __name__ == "__main__":client = init_client()  # 你的初始化代码main(client, image_path="work/物理-机械运动.png")

输出结果：

✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成📷 图像识别原始返回： 
{"subject": "物理","knowledge_points": "机械运动的相对性"
}
_解析：题目围绕机械运动的基本概念及参照物选择展开，核心知识点为运动与静止的相对性（参照物选择对判断运动状态的影响），属于物理学中力学的基础内容。_✅ 识别结果：学科 - 物理, 知识点 - 机械运动的相对性🎯 习题生成原始返回： [{"question": "坐在行驶的汽车里，以汽车为参考系，乘客的运动状态是？\nA. 静止\nB. 加速运动\nC. 匀速直线运动\nD. 变速运动","answer": "A","explanation": "机械运动的相对性表明，物体的运动状态取决于所选参考系。当以运动的汽车为参考系时，乘客与汽车保持相对静止，因此乘客相对于汽车是静止的。即使汽车实际在行驶，在乘客的参考系中不会感受到自身运动，这是参考系选择的关键特性。"},{"question": "两辆汽车分别以速度5m/s向东和3m/s向西行驶，若以向东为正方向，则两车的相对速度为？","answer": "8m/s","explanation": "机械运动相对性要求明确参考系。本题以向东为正方向时，东向汽车速度为+5m/s，西向汽车速度为-3m/s。相对速度计算为两者速度差（考虑方向），即5 - (-3) = 8m/s。这表明在选定正方向后，相对速度需通过矢量运算确定，体现参考系对物理量描述的决定性作用。"},{"question": "一列火车以20m/s速度行驶，车上一乘客以5m/s速度向车尾行走。若以地面为参考系，求乘客相对于地面的速度表达式。当t=10s时，乘客相对于地面的位移是多少？（假设火车长度L=200m）","answer": "15m/s；150m","explanation": "根据运动相对性，乘客相对于地面的速度等于火车速度减去乘客相对于火车的速度。若火车向正方向行驶，乘客向车尾（负方向）行走，则乘客相对于地面速度为20m/s - 5m/s = 15m/s。位移计算为速度乘以时间，即15m/s × 10s = 150m。此例说明，即使乘客在火车内部运动，其相对于地面的运动仍需通过参考系转换分析，体现运动描述的相对性本质。"}
]习题 1:
问题: 坐在行驶的汽车里，以汽车为参考系，乘客的运动状态是？
A. 静止
B. 加速运动
C. 匀速直线运动
D. 变速运动
答案: A
解析: 机械运动的相对性表明，物体的运动状态取决于所选参考系。当以运动的汽车为参考系时，乘客与汽车保持相对静止，因此乘客相对于汽车是静止的。即使汽车实际在行驶，在乘客的参考系中不会感受到自身运动，这是参考系选择的关键特性。习题 2:
问题: 两辆汽车分别以速度5m/s向东和3m/s向西行驶，若以向东为正方向，则两车的相对速度为？
答案: 8m/s
解析: 机械运动相对性要求明确参考系。本题以向东为正方向时，东向汽车速度为+5m/s，西向汽车速度为-3m/s。相对速度计算为两者速度差（考虑方向），即5 - (-3) = 8m/s。这表明在选定正方向后，相对速度需通过矢量运算确定，体现参考系对物理量描述的决定性作用。习题 3:
问题: 一列火车以20m/s速度行驶，车上一乘客以5m/s速度向车尾行走。若以地面为参考系，求乘客相对于地面的速度表达式。当t=10s时，乘客相对于地面的位移是多少？（假设火车长度L=200m）
答案: 15m/s；150m
解析: 根据运动相对性，乘客相对于地面的速度等于火车速度减去乘客相对于火车的速度。若火车向正方向行驶，乘客向车尾（负方向）行走，则乘客相对于地面速度为20m/s - 5m/s = 15m/s。位移计算为速度乘以时间，即15m/s × 10s = 150m。此例说明，即使乘客在火车内部运动，其相对于地面的运动仍需通过参考系转换分析，体现运动描述的相对性本质。

场景二：理科类个性化题目生成

我们通过自定义 Prompt 指令，例如“为中等水平的学生设计3道配解析的题目”，文心 4.5 会自适应调整：

题目难度
解题步骤详细程度
解析风格（语言表达更贴近教学）

这种能力在 K12 个性化教学、智能辅导、习题生成类应用中极具价值。

import openai
import json
import redef init_client(host="127.0.0.1", port="8180", api_key="null"):"""初始化 ERNIE-VL 客户端"""client = openai.Client(base_url=f"http://{host}:{port}/v1", api_key=api_key)print("✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成")return clientdef build_prompt(subject, knowledge_points, num_exercises, difficulty):"""根据学科和参数构造个性化提示"""# 针对不同学科的个性化描述示例subject_intro = {"物理": "你是一位资深物理老师，擅长讲解力学、电磁学、热学等知识点。","数学": "你是一位资深数学老师，熟悉代数、几何、微积分等知识点。","化学": "你是一位资深化学老师，擅长无机、有机、分析化学等内容。","语文": "你是一位语文老师，擅长古诗文、现代文阅读理解与写作。","英语": "你是一位英语老师，擅长语法、阅读理解和写作技巧。"}intro = subject_intro.get(subject, "你是一位专业教师，擅长生成高质量习题。")prompt = f"""
{intro}请严格以 JSON 数组形式输出高质量的习题列表：- 学科：{subject}
- 知识点：{knowledge_points}
- 题目数量：{num_exercises}
- 难度：{difficulty}请直接输出以下格式的 JSON 数组：[{{"question": "题目内容","answer": "标准答案","explanation": "详细解析"}}
]⚠️ 重要要求：
1. 题型多样（选择题、填空题、计算题等），答案准确，解析详尽。
2. JSON格式必须完整且合法：- 每个元素用花括号 {{}} 包裹且闭合。- 元素之间用逗号分隔，最后一个元素后不带逗号。- 数组用方括号 [] 包裹且闭合。
3. 严禁出现任何额外文本，包括代码块标记、多余空格、注释或说明。
4. 输出内容只能是纯 JSON 数组文本。请严格按照要求生成，保证JSON可以被直接解析。
"""return prompt.strip()def extract_json_array(response_text):"""更鲁棒地从返回文本中提取 JSON 数组。"""json_pattern = re.compile(r'\[\s*\{.*?\}\s*\]', re.DOTALL)match = json_pattern.search(response_text)if match:return match.group()if "```json" in response_text:return response_text.split("```json")[1].split("```")[0].strip()elif "```" in response_text:return response_text.split("```")[1].strip()raise ValueError("未找到 JSON 格式的数据")def generate_exercises(client, tokenizer, subject, knowledge_points, num_exercises=5, difficulty="medium"):"""调用 ERNIE-VL 生成习题"""prompt = build_prompt(subject, knowledge_points, num_exercises, difficulty)try:response = client.chat.completions.create(model="ernie-4.5-vl-28b-a3b",messages=[{"role": "system","content": [{"type": "text","text": "你是专业的教育专家，擅长根据知识点生成高质量的习题和解析。"}]},{"role": "user","content": [{"type": "text","text": prompt}]},],max_tokens=8192,temperature=0.3,stream=False)response_content = response.choices[0].message.contentprint("\n=== 原始响应 ===\n", response_content)json_str = extract_json_array(response_content)exercises = json.loads(json_str)valid_exercises = []for ex in exercises:if all(k in ex for k in ["question", "answer", "explanation"]):valid_exercises.append({"question": ex["question"].strip(),"answer": ex["answer"].strip(),"explanation": ex["explanation"].strip()})return valid_exercisesexcept (json.JSONDecodeError, IndexError, KeyError, ValueError) as e:print(f"\n❌ JSON解析失败: {str(e)}")return []except Exception as e:print(f"\n❌ 习题生成失败: {str(e)}")return []def main():client = init_client()# 示例：针对不同学科生成习题subjects = [("物理", "牛顿运动定律", 2, "简单"),("数学", "二次函数的性质", 1, "中等"),("化学", "化学反应速率", 1, "困难")]for subject, kp, num, diff in subjects:print(f"\n--- 生成学科：{subject}，知识点：{kp}，数量：{num}，难度：{diff} ---")exercises = generate_exercises(client, None, subject, kp, num, diff)for i, ex in enumerate(exercises, 1):print(f"\n习题 {i}:")print(f"问题: {ex['question']}")print(f"答案: {ex['answer']}")print(f"解析: {ex['explanation']}")if __name__ == "__main__":main()

输出结果：

✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成--- 生成学科：物理，知识点：牛顿运动定律，数量：2，难度：简单 ---=== 原始响应 ===[{"question": "一个质量为3kg的物体，在水平面上受到水平向右的10N的拉力和水平向左的6N的摩擦力作用，求物体的加速度大小和方向。","answer": "1.33m/s²，水平向右","explanation": "根据牛顿第二定律，F_net = ma。F_net = 10N - 6N = 4N。代入公式，4N = 3kg * a，解得a ≈ 1.33m/s²，方向与合力方向相同，即水平向右。"},{"question": "一辆质量为500kg的汽车，在水平路面上以10m/s的速度行驶，受到的阻力为车重的0.1倍。若司机以大小为2000N的制动力刹车，求汽车的加速度大小。（g取10m/s²）","answer": "4m/s²","explanation": "阻力f = 0.1 * m * g = 0.1 * 500kg * 10m/s² = 500N。制动力与阻力方向相同，合力F_net = 2000N + 500N = 2500N。根据牛顿第二定律，F_net = ma，代入得2500N = 500kg * a，解得a = 5m/s²？但题目中制动力2000N已远大于阻力500N，实际合力应为2000N（假设制动力方向与运动相反，但题目描述可能指额外制动力，按题目字面理解为合力2000N？更正：若制动力单独作用，则F_net = 2000N，a = 2000/500 = 4m/s²。题目可能指制动力与阻力同方向？但通常制动力单独作用，故按合力2000N计算，答案4m/s²。"} 
]习题 1:
问题: 一个质量为3kg的物体，在水平面上受到水平向右的10N的拉力和水平向左的6N的摩擦力作用，求物体的加速度大小和方向。
答案: 1.33m/s²，水平向右
解析: 根据牛顿第二定律，F_net = ma。F_net = 10N - 6N = 4N。代入公式，4N = 3kg * a，解得a ≈ 1.33m/s²，方向与合力方向相同，即水平向右。习题 2:
问题: 一辆质量为500kg的汽车，在水平路面上以10m/s的速度行驶，受到的阻力为车重的0.1倍。若司机以大小为2000N的制动力刹车，求汽车的加速度大小。（g取10m/s²）
答案: 4m/s²
解析: 阻力f = 0.1 * m * g = 0.1 * 500kg * 10m/s² = 500N。制动力与阻力方向相同，合力F_net = 2000N + 500N = 2500N。根据牛顿第二定律，F_net = ma，代入得2500N = 500kg * a，解得a = 5m/s²？但题目中制动力2000N已远大于阻力500N，实际合力应为2000N（假设制动力方向与运动相反，但题目描述可能指额外制动力，按题目字面理解为合力2000N？更正：若制动力单独作用，则F_net = 2000N，a = 2000/500 = 4m/s²。题目可能指制动力与阻力同方向？但通常制动力单独作用，故按合力2000N计算，答案4m/s²。--- 生成学科：数学，知识点：二次函数的性质，数量：1，难度：中等 ---=== 原始响应 ===[{"question": "已知二次函数y=2x^2-4x+5，求该二次函数的顶点坐标和对称轴。","answer": "顶点坐标为(1,3)，对称轴为x=1","explanation": "对于二次函数y=ax^2+bx+c，顶点坐标为(-b/2a, c-b^2/4a)。代入a=2, b=-4, c=5，得到顶点坐标为(1,3)。对称轴为x=-b/2a，代入得x=1。"}
]习题 1:
问题: 已知二次函数y=2x^2-4x+5，求该二次函数的顶点坐标和对称轴。
答案: 顶点坐标为(1,3)，对称轴为x=1
解析: 对于二次函数y=ax^2+bx+c，顶点坐标为(-b/2a, c-b^2/4a)。代入a=2, b=-4, c=5，得到顶点坐标为(1,3)。对称轴为x=-b/2a，代入得x=1。--- 生成学科：化学，知识点：化学反应速率，数量：1，难度：困难 ---=== 原始响应 ===[{"question": "在某温度下，将2 mol A和2 mol B投入密闭容器中进行反应：A(g) + B(g) ⇌ C(g) + D(g)，10 min后达到平衡，各物质浓度在不同条件下的变化及再次平衡情况如下。在第一次平衡基础上，改变某些反应条件时，关于各物质浓度可能发生变化的是（ ）\nA. 缩小容器体积（压缩）\nB. 加入一定量D，当体系达到新的平衡时，测得c(C)=0.6 mol·L-1\nC. 升高温度，当体系达到新的平衡时，测得c(A) > c(B)\nD. 加入催化剂，当体系达到新的平衡时，测得c(B)>1.0 mol·L-1","answer": "B","explanation": "本题可根据化学平衡的影响因素，结合各选项中改变的条件对平衡的影响来逐一分析：\n选项A：该反应前后气体的化学计量数之和相等，缩小容器体积（压缩）相当于增大压强，由于反应前后气体分子数不变，所以增大压强平衡不移动，各物质的浓度增大相同的倍数，A中“各物质的浓度发生变化”错误，A选项不符合题意。\n选项B：加入一定量D，D是生成物，加入D相当于增大压强（缩小容器体积），由于反应前后气体分子数不变，所以增大压强平衡不移动，各物质的浓度增大相同的倍数，而原平衡中各物质的浓度之和为2mol/L+2mol/L=2mol/L，所以加入D后各物质的浓度之和为\n2mol/L×2=4mol/L，又因为c(C)=0.6mol/L，则c(D)=1.2+0.6=1.8mol/L，原平衡中c(C)=c(D)=1mol/L，所以当加入一定量D，当体系达到新的平衡时，测得c(C)=0.6mol·L-1是可能的，B选项符合题意。\n选项C：A(g)+B(g)⇌C(g)+D(g)，假设反应物全部转化为生成物，A、B的物质的量之比为1:1，升高温度，平衡逆向移动，但A、B的物质的量之比仍为1:1，即c(A)=c(B)，C中“c(A)>c(B)”错误，C选项不符合题意。\n选项D：加入催化剂，平衡不移动，所以各物质的浓度不变，D中“c(B)>1.0mol·L-1”错误，D选项不符合题意。\n综上，答案是B。"}
]习题 1:
问题: 在某温度下，将2 mol A和2 mol B投入密闭容器中进行反应：A(g) + B(g) ⇌ C(g) + D(g)，10 min后达到平衡，各物质浓度在不同条件下的变化及再次平衡情况如下。在第一次平衡基础上，改变某些反应条件时，关于各物质浓度可能发生变化的是（ ）
A. 缩小容器体积（压缩）
B. 加入一定量D，当体系达到新的平衡时，测得c(C)=0.6 mol·L-1
C. 升高温度，当体系达到新的平衡时，测得c(A) > c(B)
D. 加入催化剂，当体系达到新的平衡时，测得c(B)>1.0 mol·L-1
答案: B
解析: 本题可根据化学平衡的影响因素，结合各选项中改变的条件对平衡的影响来逐一分析：
选项A：该反应前后气体的化学计量数之和相等，缩小容器体积（压缩）相当于增大压强，由于反应前后气体分子数不变，所以增大压强平衡不移动，各物质的浓度增大相同的倍数，A中“各物质的浓度发生变化”错误，A选项不符合题意。
选项B：加入一定量D，D是生成物，加入D相当于增大压强（缩小容器体积），由于反应前后气体分子数不变，所以增大压强平衡不移动，各物质的浓度增大相同的倍数，而原平衡中各物质的浓度之和为2mol/L+2mol/L=2mol/L，所以加入D后各物质的浓度之和为
2mol/L×2=4mol/L，又因为c(C)=0.6mol/L，则c(D)=1.2+0.6=1.8mol/L，原平衡中c(C)=c(D)=1mol/L，所以当加入一定量D，当体系达到新的平衡时，测得c(C)=0.6mol·L-1是可能的，B选项符合题意。
选项C：A(g)+B(g)⇌C(g)+D(g)，假设反应物全部转化为生成物，A、B的物质的量之比为1:1，升高温度，平衡逆向移动，但A、B的物质的量之比仍为1:1，即c(A)=c(B)，C中“c(A)>c(B)”错误，C选项不符合题意。
选项D：加入催化剂，平衡不移动，所以各物质的浓度不变，D中“c(B)>1.0mol·L-1”错误，D选项不符合题意。
综上，答案是B。

场景三：文科类学科教育场景

import json
import redef init_client(host="127.0.0.1", port="8180", api_key="null"):"""初始化 ERNIE-VL 客户端"""import openaiclient = openai.Client(base_url=f"http://{host}:{port}/v1", api_key=api_key)print("✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成")return clientdef build_prompt(subject, knowledge_points, student_level, num_exercises):"""构建个性化提示，结合学科和学生水平"""subject_experts = {"语文": ("你是一位资深的语文老师，多年专注于语文教学，""对古诗词鉴赏、阅读理解、作文技巧、文言文翻译和文学常识有深入研究。""擅长设计启发学生文学思维的题目，注重语言表达和文学素养的培养。"),"数学": ("你是一位资深的数学老师，多年专注于数学教学，""对代数运算、几何证明、函数分析、概率统计和解题技巧有深入研究。""擅长设计逻辑严谨的数学题目，注重培养学生数学思维和问题解决能力。"),"英语": ("你是一位资深的英语老师，多年专注于英语教学，""对语法结构、词汇运用、阅读理解、写作技巧和口语表达有深入研究。""擅长设计贴近实际应用的英语题目，注重培养学生语言应用能力。"),"物理": ("你是一位资深的物理老师，擅长讲解力学、电磁学、热学等知识点，""注重培养学生的物理直观和实验能力。"),"化学": ("你是一位资深化学老师，擅长无机、有机、分析化学等内容，""注重培养学生的化学实验和理论结合能力。"),}system_role = subject_experts.get(subject, "你是一位专业教师，擅长生成高质量习题。")prompt = f"""
{system_role}请根据以下要求生成个性化{subject}习题：
1. 知识点：{knowledge_points}
2. 学生水平：{student_level}
3. 题目数量：{num_exercises}道
4. 包含完整题目、答案和解析
5. 使用纯JSON格式输出，结构如下：
[{{"question": "题目内容","answer": "正确答案","explanation": "详细解题步骤和解析"}}
]要求：
- 题型多样化（选择题、填空题、计算题、应用题等）
- 难度符合学生水平
- 解析要详细且易懂
- 严禁包含任何除JSON数组外的文本、代码块标记或注释
- JSON格式必须完整合法，数组元素之间用逗号分隔，且最后一个元素后无逗号请严格按照要求输出，仅输出纯JSON数组。
"""return prompt.strip()def extract_json_array(text):"""从模型回复中提取JSON数组字符串，鲁棒性强"""# 尝试正则匹配最外层JSON数组pattern = re.compile(r'\[\s*\{.*?\}\s*\]', re.DOTALL)match = pattern.search(text)if match:return match.group()# 处理代码块形式的json输出if "```json" in text:return text.split("```json")[1].split("```")[0].strip()if "```" in text:return text.split("```")[1].strip()# 备选：寻找首尾中括号包围内容start = text.find('[')end = text.rfind(']')if start != -1 and end != -1 and end > start:return text[start:end+1]raise ValueError("未能提取有效的JSON数组")def generate_personalized_exercises(client, subject, knowledge_points, student_level="中等", num_exercises=5):"""生成个性化教育习题"""prompt = build_prompt(subject, knowledge_points, student_level, num_exercises)try:response = client.chat.completions.create(model="ernie-4.5-vl-28b-a3b",  # 你的模型名称messages=[{"role": "system","content": [{"type": "text","text": f"你是专业的{subject}教育专家，擅长根据知识点生成高质量习题和解析。"}]},{"role": "user","content": [{"type": "text","text": prompt}]}],max_tokens=8192,temperature=0.3,stream=False)response_content = response.choices[0].message.contentprint("\n=== 原始响应 ===\n", response_content)json_str = extract_json_array(response_content)exercises = json.loads(json_str)valid_exercises = []for ex in exercises:if all(key in ex for key in ["question", "answer", "explanation"]):valid_exercises.append({"question": ex["question"].strip(),"answer": ex["answer"].strip(),"explanation": ex["explanation"].strip()})return valid_exercisesexcept (json.JSONDecodeError, ValueError, IndexError, KeyError) as e:print(f"\n❌ JSON解析失败: {str(e)}")return []except Exception as e:print(f"\n❌ 习题生成失败: {str(e)}")return []if __name__ == "__main__":# 示例，初始化客户端client = init_client()# 生成示例语文习题exercises = generate_personalized_exercises(client=client,subject="语文",knowledge_points="古诗词鉴赏、常见错别字辨析",student_level="中等",num_exercises=3)for i, ex in enumerate(exercises, 1):print(f"\n习题 {i}:")print(f"问题: {ex['question']}")print(f"答案: {ex['answer']}")print(f"解析: {ex['explanation']}")

输出结果：

✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成=== 原始响应 ===[{"question": "阅读李白的《静夜思》，回答问题：诗中“明月”这一意象主要表达了诗人怎样的情感？A. 孤独寂寞 B. 思乡之情 C. 赞美自然 D. 孤独惆怅","answer": "B","explanation": "在《静夜思》中，“明月”这一意象常被用来寄托思乡之情。诗人在异乡看到明亮的月光，联想到家乡的亲人，从而引发了深深的思乡之情。选项A“孤独寂寞”虽然也有一定道理，但不如“思乡之情”贴切；选项C“赞美自然”与诗的主题不符；选项D“孤独惆怅”则过于宽泛，没有具体指向诗中的情感核心。"},{"question": "找出下列句子中的错别字：阳光明媚，微风和日历，湖水清澈见底，岸边柳树成荫。","answer": "日历","explanation": "在给出的句子中，“微风和日历”存在错别字。正确的词语应为“微风和日丽”。“日丽”形容天气晴朗、阳光明媚，而“日历”是指记录日期和节日的簿册，与句意不符。因此，错别字是“日历”。其他词语如“阳光明媚”、“清澈见底”、“柳树成荫”均书写正确。"},{"question": "阅读以下古诗词片段，并回答问题：\n春日融融，百花争艳，春风拂面，柳絮飘飞。诗人用“争艳”形容百花，用“飘飞”形容柳絮，请分析“争艳”和“飘飞”这两个词语在修辞手法上的特点，并找出文本中的一处错别字。\nA. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了比喻手法；文本中的错别字是“花漂”。\nB. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了拟物手法；文本中的错别字是“花漂”。\nC. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了比喻手法；文本中的错别字是“花漂”不存在（实际无错别字，需合理设计）。\n（注：为符合题目要求，设计文本中存在错别字，如“花漂”，实际解析中需指出。此处选择A作为示例，但需调整解析以包含错别字设计，如改为“花漂”为“花飘”。但为保持题目简洁，直接设计文本含错别字，如“花漂”。但更合理的是，题目中明确要求找错别字，故设计文本含错别字，如“花漂”。最终解析中指出错别字。）\n实际设计：文本为“春日融融，百花争艳，春风拂面，柳絮飘飞。岸边柳树成荫，花漂似雪。”\n问题：1. “争艳”和“飘飞”的修辞手法；2. 文本中的错别字是什么？","answer": "1. 拟人；2. 花漂","explanation": "对于第一个问题，“争艳”一词将百花人格化，赋予其竞争、争奇斗艳的行为，这是拟人手法；“飘飞”一词则形象地描绘了柳絮在空中飘动的情景，虽然未直接比喻其他事物，但在此语境下，它更多是通过动作描写来表现柳絮的轻盈，但若从修辞手法严格分类，可视为一种生动的描写，但题目中将其与“比喻”对应，可能是强调其动态感，但更准确的是，拟人更贴切。然而，题目选项中“争艳”为拟人，“飘飞”若理解为将柳絮比作其他飘浮物（如雪花），则可视为比喻，但在此语境下，更偏向拟人强调其动态美。但为符合题目选项，选择A中的“争艳”拟人，“飘飞”比喻（尽管不完全严谨，但题目如此设计），故选择A的修辞手法描述，但需注意，题目要求多样化，故选择A作为示例，但解析中需指出修辞手法的合理性。对于第二个问题，文本中的错别字是“花漂”，正确应为“花飘”，形容花朵如雪花般飘落，但“花漂”则可能被误解为花朵漂浮，与语境不符。因此，错别字是“花漂”。在解析中，需明确指出修辞手法的分析，并强调错别字的识别。"}
]习题 1:
问题: 阅读李白的《静夜思》，回答问题：诗中“明月”这一意象主要表达了诗人怎样的情感？A. 孤独寂寞 B. 思乡之情 C. 赞美自然 D. 孤独惆怅
答案: B
解析: 在《静夜思》中，“明月”这一意象常被用来寄托思乡之情。诗人在异乡看到明亮的月光，联想到家乡的亲人，从而引发了深深的思乡之情。选项A“孤独寂寞”虽然也有一定道理，但不如“思乡之情”贴切；选项C“赞美自然”与诗的主题不符；选项D“孤独惆怅”则过于宽泛，没有具体指向诗中的情感核心。习题 2:
问题: 找出下列句子中的错别字：阳光明媚，微风和日历，湖水清澈见底，岸边柳树成荫。
答案: 日历
解析: 在给出的句子中，“微风和日历”存在错别字。正确的词语应为“微风和日丽”。“日丽”形容天气晴朗、阳光明媚，而“日历”是指记录日期和节日的簿册，与句意不符。因此，错别字是“日历”。其他词语如“阳光明媚”、“清澈见底”、“柳树成荫”均书写正确。习题 3:
问题: 阅读以下古诗词片段，并回答问题：
春日融融，百花争艳，春风拂面，柳絮飘飞。诗人用“争艳”形容百花，用“飘飞”形容柳絮，请分析“争艳”和“飘飞”这两个词语在修辞手法上的特点，并找出文本中的一处错别字。
A. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了比喻手法；文本中的错别字是“花漂”。
B. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了拟物手法；文本中的错别字是“花漂”。
C. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了比喻手法；文本中的错别字是“花漂”不存在（实际无错别字，需合理设计）。
（注：为符合题目要求，设计文本中存在错别字，如“花漂”，实际解析中需指出。此处选择A作为示例，但需调整解析以包含错别字设计，如改为“花漂”为“花飘”。但为保持题目简洁，直接设计文本含错别字，如“花漂”。但更合理的是，题目中明确要求找错别字，故设计文本含错别字，如“花漂”。最终解析中指出错别字。）
实际设计：文本为“春日融融，百花争艳，春风拂面，柳絮飘飞。岸边柳树成荫，花漂似雪。”
问题：1. “争艳”和“飘飞”的修辞手法；2. 文本中的错别字是什么？
答案: 1. 拟人；2. 花漂
解析: 对于第一个问题，“争艳”一词将百花人格化，赋予其竞争、争奇斗艳的行为，这是拟人手法；“飘飞”一词则形象地描绘了柳絮在空中飘动的情景，虽然未直接比喻其他事物，但在此语境下，它更多是通过动作描写来表现柳絮的轻盈，但若从修辞手法严格分类，可视为一种生动的描写，但题目中将其与“比喻”对应，可能是强调其动态感，但更准确的是，拟人更贴切。然而，题目选项中“争艳”为拟人，“飘飞”若理解为将柳絮比作其他飘浮物（如雪花），则可视为比喻，但在此语境下，更偏向拟人强调其动态美。但为符合题目选项，选择A中的“争艳”拟人，“飘飞”比喻（尽管不完全严谨，但题目如此设计），故选择A的修辞手法描述，但需注意，题目要求多样化，故选择A作为示例，但解析中需指出修辞手法的合理性。对于第二个问题，文本中的错别字是“花漂”，正确应为“花飘”，形容花朵如雪花般飘落，但“花漂”则可能被误解为花朵漂浮，与语境不符。因此，错别字是“花漂”。在解析中，需明确指出修辞手法的分析，并强调错别字的识别。

五、项目效果总结

5.1 响应速度与性能测试

在星河社区的 A800 环境下，实测 ERNIE-VL 多模态模型的表现：

指标	数值
推理响应时间（平均）	~25 秒
显存占用	≈ 20GB
并发稳定性	支持 5-10 路并发调用，无明显抖动
调用接口	支持 Stream 与 Non-Stream 模式，适配教学应用需求

即使在多图+长文本输入场景中，模型也能在稳定时间范围内返回合理结果，完全可满足在线教育或教学辅助类需求。