对于初学者来说，想要在 编程题库 中实现 自动判题 并提升效率并不难。本文将以 Qwen2-VL API 为例，提供清晰的入门操作步骤，帮助你快速掌握 截图判题 与 端侧量化压缩 的实操方法。

1️⃣ 环境准备

在开始操作前，请先准备好以下环境：

• Python 3.8 或以上版本
• 安装依赖：

pip install qwen2-vl-sdk opencv-python numpy

• 注册 Qwen2-VL API 并获取 API Key
• 准备编程题库截图文件

💡 小提示：使用虚拟环境可以更方便地管理依赖和版本。

2️⃣ API 初始化

创建一个配置文件 config.py，存放 API Key：

API_KEY = "your_qwen2_vl_api_key_here"

然后初始化客户端：

from qwen2_vl_sdk import QwenVLClient
from config import API_KEY

client = QwenVLClient(api_key=API_KEY)

这样就完成了 API 的初始化，可以进行判题操作了。

3️⃣ 截图判题步骤

3.1 单张截图判题

image_path = "sample_homework.png"

result = client.evaluate_screenshot(
    image_path=image_path,
    rules={"language": "python"}
)

print("判题结果:", result)

3.2 批量截图处理

images = ["hw1.png", "hw2.png", "hw3.png"]
results = client.batch_evaluate_screenshots(images, rules={"language": "python"})

for res in results:
    print(res)

🔹 建议：批量处理可以节省时间，但注意 API 请求频率限制。

4️⃣ 端侧量化压缩优化

为了提高效率并降低服务器负载，可以进行端侧量化压缩：

compressed_result = client.quantize_results(result)
optimized_result = client.edge_optimize(result)

print("压缩后数据:", compressed_result)
print("端侧优化结果:", optimized_result)

• 量化压缩：减少数据体积，提高存储和传输效率
• 端侧 AI 优化：部分计算在本地完成，降低延迟，提升响应速度

⚡ 初学者可以先在小规模题库中测试，再逐步应用到正式项目。

5️⃣ 实操小技巧

1. 逐步调试：先对单张截图进行测试，确保判题流程正确
2. 日志记录：记录每次判题结果，便于排查问题
3. 安全处理：敏感作业数据可在端侧处理，降低风险

6️⃣ 总结

本文提供了 Qwen2-VL API 在 编程题库截图判题 与 端侧量化压缩 中的入门操作指南，步骤清晰、示例丰富，非常适合初学者快速上手。

更多教程请访问Qwen2-VL API实战：编程题库截图判题与量化压缩方案