Step1、读取数据

import pandas as pd
import requests
import re
import json
from tqdm import tqdm# 读取数据
data = pd.read_excel('data/info_table.xlsx')
data = data.fillna('无数据')
data

Step2、注册硅基流动

https://cloud.siliconflow.cn

Qwen/Qwen3-8B 模型可以免费使用，接下来申请 API KEY：

Step3、封装LLM API请求

把 key 复制下来，替代 baseline 中的代码：

def call_llm(content: str):"""调用大模型Args:content: 模型对话文本Returns:list: 问答对列表"""# 调用大模型（硅基流动免费模型，推荐学习者自己申请）url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"payload = {"model": "Qwen/Qwen3-8B","messages": [{"role": "user","content": content  # 最终提示词，"/no_think"是关闭了qwen3的思考}]}headers = {"Authorization": "Bearer sk-***","Content-Type": "application/json"}resp = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers).json()# 使用正则提取大模型返回的jsoncontent = resp['choices'][0]['message']['content'].split('</think>')[-1]pattern = re.compile(r'^```json\s*([\s\S]*?)```$', re.IGNORECASE)  # 匹配 ```json 开头和 ```结尾之间的内容（忽略大小写）match = pattern.match(content.strip())  # 去除首尾空白后匹配if match:json_str = match.group(1).strip()  # 提取JSON字符串并去除首尾空白data = json.loads(json_str)return dataelse:return contentreturn response['choices'][0]['message']['content']

该方法用于调用 qwen3 模型并返回 JSON 数据。

Step4、构建问题列表

def create_question_list(row: dict):"""根据一行数创建问题列表Args:row: 一行数据的字典形式Returns:list: 问题列表"""question_list = []# ----------- 添加问题列表数据 begin ----------- ## 检票口question_list.append(f'{row["车次"]}号车次应该从哪个检票口检票？')# 站台question_list.append(f'{row["车次"]}号车次应该从哪个站台上车？')# 目的地question_list.append(f'{row["车次"]}次列车的终到站是哪里？')# ----------- 添加问题列表数据 end ----------- #return question_list

使用训练集数据构建问题列表。

Step5、执行模型蒸馏

# 简单问题的prompt
prompt = '''你是列车的乘务员，请你基于给定的列车班次信息回答用户的问题。
# 列车班次信息
{}# 用户问题列表
{}'''
output_format = '''# 输出格式
按json格式输出，且只需要输出一个json即可
```json
[{"q": "用户问题","a": "问题答案"
},
...
]
```'''train_data_list = []
error_data_list = []
# 提取列
cols = data.columns
# 遍历数据(baseline先10条数据)
i = 1
for idx, row in tqdm(data.iterrows(), desc='遍历生成答案', total=len(data)):try:# 组装数据row = dict(row)row['到点'] = str(row['到点'])row['开点'] = str(row['开点'])# 创建问题对question_list = create_question_list(row)# 大模型生成答案llm_result = call_llm(prompt.format(row, question_list) + output_format)# 总结结果train_data_list += llm_resultexcept:error_data_list.append(row)continue

Step6、蒸馏数据集保存

# 转换训练集
data_list = []
for data in tqdm(train_data_list, total=len(train_data_list)):if isinstance(data, str):continuedata_list.append({'instruction': data['q'], 'output': data['a']})json.dump(data_list, open('single_row.json', 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False)
data_list[:2]

此时single_row.json就可以用于模型微调。

参考资料

• https://www.datawhale.cn/activity/351/learn/198/4422
• https://docs.siliconflow.cn/cn/api-reference/chat-completions/chat-completions