3 天打造 AI 助教：GPT-OSS 助力编程学习与面试准备

👋 大家好，我最近尝试用 GPT-OSS 开源模型 搭建了一个“追问式对话 API”，效果非常适合用在编程学习和求职准备场景，今天来分享一下完整过程。

为什么需要 AI 助教？

很多同学刷题时会遇到：

• 代码报错却不知道怎么改
• 面试算法题卡在思路上
• 问题追问没人解答

AI 助教的优势就是：

• 零成本（基于开源权重，替代收费 API）
• 随时问、随时答
• 支持追问，直到你真正理解

实战步骤

1. 环境准备

pip install fastapi uvicorn transformers

准备好 Python 3.9+ 环境即可。

2. 搭建 API

from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

app = FastAPI()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt-oss")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt-oss")

@app.post("/qa")
def qa(user_input: str):
    inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=512)
    return {"answer": tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)}

运行：

uvicorn main:app --reload

3. 使用场景示例

• 刷题调试： 输入：for(i=0; i<n; i++) cout<<arr[i] 输出：提示缺少类型声明，并给出 C++ 正确写法。

• 面试模拟： 输入：请解释哈希表和红黑树的区别 输出：详细对比，并给出应用场景。

最关键的是，你还可以继续追问，比如“能给我一个 LeetCode 例题的代码吗？”，它会补充完整实现。

适合哪些人？

• 刚开始刷题的同学
• 准备春招/秋招面试的同学
• 想要一个随时在线的“答疑助教”

总结

通过 GPT-OSS，你可以在 3 天内上线一个 AI 助教 API，帮助自己高效学习和备战面试。

👉 我已将完整代码和详细部署文档放在 官网文章，大家可以去获取完整示例。