01 相关背景
Qwen3-Coder x PAI-DSW
在阿里云人工智能平台 PAI 交互式建模 PAI-DSW 中使用 Qwen3-Coder，有效解决环境调试慢、训练代码跑不通等难题。
对并发、时延等性能有较高要求的企业客户，可选择 PAI 平台部署的模型服务作为模型源，适合企业级高性能部署；
对个人开发者或测试需要，阿里云7月26日推出免费使用计划，Qwen3-Coder 在通义灵码 AI IDE、VSCode 和 Jetbrains 插件端免费使用，可以使用 DSW x 通义灵码 VSCode，操作方式请参考文末，免费无 Token 限制！
Qwen3-Coder 模型介绍
7月23日，通义千问最新的 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源。全新的 Qwen3-Coder 模型拥有卓越的代码和 Agent 能力。其最强大变体 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是一个 MoE 模型，在编程任务上展现出显著的性能，同时具备长上下文能力。模型需要至少 16*96G 显存的计算资源进行推理，阿里云人工智能平台 PAI 支持云端一键部署。
PAI-DSW 介绍
交互式建模 PAI-DSW（Data Science Workshop）为您提供云端 AI 开发 IDE 或开发机，内置多种开发环境，熟悉 Notebook/VSCode 的用户，可以快速开始模型开发。此外，DSW 支持丰富的异构计算资源，能够挂载 OSS、NAS、CPFS 类型数据集，预置多种开源框架镜像，并支持实例的生命周期管理，帮助您实现高效的开发模式。
02 具体步骤
Step1：新建 DSW 实例
1. 登录阿里云账号，进入人工智能平台 PAI 工作空间，左侧导航栏选择 “模型开发与训练”-交互式建模（DSW）。
2. 新建 DSW 实例，在环境信息中，选用以下镜像，该镜像内置了符合版本要求的 nodejs。
modelscope:1.28.0-pytorch2.6.0-gpu-py311-cu124-ubuntu22.04
在自定义启动脚本中配置：
export NVM_DIR="$HOME/.nvm" [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh" nvm use 22 npm i -g @qwen-code/qwen-code
在环境变量中配置模型调用信息：
PAI-Model Gallery 完成模型部署。模型部署成功后，从服务详情页中复制调用信息并填写。
Step2：进入 Agentic CLI Qwen Code
当 PAI-DSW 实例处于运行中，可以打开实例，点击顶部的“Terminal”进入终端，输入 “qwen”，就进入了交互式的 Agentic 命令行工具，可以通过自然语言驱使 Qwen3-coder 深入体验 Vibe Coding。
Step3：让 Qwen3 Coder 写 Notebook 教程
1. 输入以下 Prompt，让 Qwen3-Coder 直接根据特定几个案例目录，写一份模型微调 Notebook 教程。
Prompt： 写一篇基于 Qwen3-coder 基础模型进行 sft 的 notebook 教程，注意： 1. 先 check 当前环境中的显存等资源配置情况和环境配置，避免资源受限及重复安装导致的环境冲突问题 2. 需要正确可执行，且运行时间不要太长 3. 模型获取来源用 ModelScope。
他会根据要求拆解任务，生成 ipynb 文件并完成代码编写，我们在页面顶部切换到 Notebook，就可以找到刚生成的 ipynb 文件，可以在 Jupyter 中运行调试：
2. 经过几轮关于执行报错的自动修改和优化后，最终 Qwen3-Coder 生成的 Notebook 如下：
整个 Notebook 生成过程，人工输入的信息较少，执行的报错信息就记录在 Notebook 文件中， Debug 过程快捷方便，仅需从 Jupyterlab 切换至 Terminal，让 Qwen Code 读 ipynb 文件分析解决。
更多选择：在 WebIDE 中使用 Qwen3-Coder
在 Terminal 使用之外，开发者还可通过 DSW WebIDE 深度整合的通义灵码插件，无缝调用 Qwen3-Coder 卓越的代码生成能力。对于习惯于沉浸式开发环境的开发者而言，只需轻点 IDE 界面中的智能代码辅助模块，即可选择 Qwen3-Coder 作为协同创作伙伴。最重要的是，现在这种方式使用不收取任何 Token 费用，欢迎体验！
03 结语
阿里云人工智能平台 PAI 作为一站式全链路 AI 开发平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的 AI 开发全链路服务。PAI 平台致力于为开发者和企业用户带来了更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。 PAI-Notebook Gallery 提供来自各个行业和技术方向、简单易用、一键启动的 Notebook 教程，预置镜像和代码，高效完成模型开发；PAI-Model Gallery 集成了国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型，支持零代码方式实现模型训练和推理。在未来，PAI 平台将持续上线 Notebook 教程和 SOTA 模型最佳实践，期待您的使用！
