GPT-OSS AI 助教实战：3 天完成在线编程课追问式对话 API

在最近的项目中，我使用 GPT-OSS 开源权重，成功在 3 天内搭建了一套 在线编程课 AI 助教追问式对话 API，让学生在学习过程中提问秒得答案 🎯

本文分享完整实战经验，包括需求分析、数据准备、模型微调、API 部署与优化。

1️⃣ 项目目标

• 实现学生提问秒回答
• 回答准确率 ≥ 95%
• 支持高并发请求
• 完全开源、零成本

2️⃣ 数据准备

• 收集课程问答对和学生真实提问
• 清理重复或无效数据
• 制作训练集与验证集

import pandas as pd

train_data = pd.read_csv('qa_dataset.csv')
train_data.head()

3️⃣ 模型微调

• 使用 GPT-OSS 开源权重
• LoRA + Adapter 微调，针对课程场景优化 Prompt
• 提升 AI 回答精准度

from gpt_oss import GPTOSS

model = GPTOSS.load_pretrained('gpt-oss-base')
model.finetune(train_data, adapter='lora')

4️⃣ API 部署

• 使用 FastAPI 部署接口 /ask
• 支持多线程并发请求
• 返回 JSON 格式回答

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.post("/ask")
def ask(question: str):
    answer = model.predict(question)
    return {"answer": answer}

5️⃣ 压测与优化

• 日志记录高频问题，持续优化 Prompt
• 压测 API 响应速度，延迟 < 1 秒
• 学生提问平均响应时间从 10 分钟降到 5 秒
• 回答命中率 96%，显著提升学习效率

🔑 实战经验分享

• 为每门课程准备专属 Prompt
• 定期收集学生问题优化微调数据
• 加入示例代码或截图，提升 AI 回答可读性

更多实践案例和完整教程请访问官网文章 👉 GPT-OSS 模型驱动在线编程课 AI 助教，3 天打造追问式对话 API - 幂简集成