没有显卡也可以部署QwQ-32B 及 DeepSeek-R1-Distill 系列模型

最新推荐文章于 2025-06-27 09:24:13 发布
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部署步骤如下：

  1. 登录平台：https://aistudio.baidu.com/deploy/mine

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  1. 点击新建部署，选择你想部署的模型，然后点击部署

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  1. 点击详情

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4. 愉快的使用吧！

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qwq-32b与deepseek-r1满血版的全方位效果对比
maxcode
03-10 443
qwq-32b在性能上与deepseek-r1满血版相当，甚至在某些方面更具优势，如推理速度、硬件适配性和成本效益等。而deepseek-r1满血版则在数学严谨性和执行准确性方面表现更优。选择哪个模型取决于具体的应用需求，如果需要快速响应和较低的运行成本，qwq-32b是更好的选择；如果对推理的准确性和严谨性有更高要求，deepseek-r1满血版可能更适合。
Deepseek-R1 VS QwQ-32B 评测对比：文本理解与生成（2）
maxcode
03-14 376
例如将一篇几千字的科技报道压缩成几百字的摘要，评测模型能否准确概括文章的主要内容。用中文概括文章的主要内容：Use caseseditSearchSecurity例如提供多篇关于同一主题的新闻报道，评测模型能否整合信息生成一个全面的摘要。
MCP client支持同时连接多个MCP server-使用Python开发
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本文介绍了如何使用 Python 开发一个支持同时连接到多个 MCP server 的客户端。通过 AsyncExitStack 管理异步资源，客户端可以遍历多个 MCP server 的 URL，建立会话并获取每个服务器支持的工具信息。这些工具信息被存储在 available_tools 数组中，并通过 tool_session_map 映射工具名称与对应的会话对象。客户端调用 OpenAI 的 Chat Completions API，使用 available_tools 作为参数，并根据大模型返回的工
LangChain集成DeepSeek实现MCP调用
04-06 3880
本文介绍了如何通过 LangChain 实现 MCP 调用。通过模拟一个简单的算术计算器，基于 MCP Server 运行，并使用 MCP Client 进行调用。最终，通过集成 DeepSeek 大模型完成整个 MCP 调用流程，同时提供了 Python 示例代码以供参考。Model Context Protocol（MCP）模型上下文协议是一种标准化协议，它让大模型能够更容易地和外部的数据、工具连接起来。
地表最强SGLang部署本地Qwen3-32B大模型--实战教程
最新发布
sinat_29950703的博客
06-27 1420
摘要：本文提供Qwen3-32B大模型本地部署实战教程，满足企业数据安全需求。 内容包括：硬件要求（至少2*24GB显存）； 通过ModelScope或Huggingface下载模型； 使用Docker拉取SGLang镜像并启动服务； 三种调用方式（Python、HTTP接口和客户端）。 重点解析了Docker启动参数，强调共享内存和GPU配置的重要性。 部署后可通过8001端口访问服务，实现安全高效的本地大模型应用。
手把手MCP教学-客户端连接多服务器
m0_67276169的博客
04-14 1979
为了实现我们的MCP服务端连接多个客户端，我们首先需要增加多一个服务端，这里我增加多一个python文件控制服务器，使得LLM通过天气插件和文件控制插件实现获取天气并以文件形式保存到我电脑中的这样一个多工具使用的能力。）我们学习MCP基础的知识，并实操了服务端和客户端的构建和测试，但这远远不是MCP的能力，MCP协议不仅仅是让LLM能够使用一种工具，而是应该让LLM能够连接多个服务器，使用多种工具。print(f"工具: {tool_name}, 来源服务端: {server_id}")
一个旅行攻略需要调用多少个MCP的服务？
软件行业技术文化交流。
04-20 475
自然语言处理模型上下文管理服务 (多次使用)推荐系统模型地理信息服务关键词搜索服务周边搜索服务详情搜索服务日程优化模型景点推荐模型地图服务 (包含多种路径规划)距离测量服务交通规划模型票务服务接口IP定位服务天气预报模型费用估算模型汇率转换服务反馈处理模型请注意，具体实现时，某些服务可能会被合并或者不需要，取决于实际的产品设计和技术选型。
【Spring AI】MCP Server实现多实例部署
2402_84949062的博客
06-13 446
在进行AI大型业务开发时，终将会遇到性能瓶颈，面临和常规微服务架构项目同样的问题，也就是访问压力，而解决这个问题的常见方法就是多实例部署服务。同样的，大模型在进行工具调用时也会遇到类似的问题，这篇文章我将介绍MCP Server如何实现多实例部署。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Int8-W8A16 量化高精校准
AI天才研究院
02-05 2328
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Int8-W8A16 是一个基于的 Int8 量化的模型。Qwen2.5Int8后训练：在基础模型上进行大规模强化学习我们直接在基础模型上应用强化学习（RL），而不依赖于监督微调（SFT）作为前置步骤。这种方法使模型能够探索用于解决复杂问题的思维链（Chain-of-Thought, CoT），从而开发出 DeepSeek-R1-Zero。
以 **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B** 模型的部署为例，结合 `vLLM` 框架的实践日志，详细解析大模型服务化部署的核心参数配置与优化技巧
weixin_41046245的博客
02-10 2063
精度选择bfloat16平衡速度与显存消耗。显存管理：合理分配模型权重与 KV 缓存空间。并发优化：根据调整请求批处理策略。vLLM 凭借显存管理机制，显著提升了大模型的服务化效率，是生产环境部署的理想选择。
DeepSeek-R1 满血版和蒸馏版鉴别方法
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herosunly的博客
02-25 9万+
本文主要介绍了DeepSeek-R1 满血版和蒸馏版鉴别方法，希望对使用DeepSeek模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 实战教程 2.1 满血版实验结果 2.2 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B实验结果 2.3 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B实验结果 2.4 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-70B实验结果 3. 总结
fastmcp MCPConfig多服务器使用案例；sse、stdio、streamable-http使用
weixin_42357472的博客
06-19 652
摘要：本文展示了如何使用fastmcp库的Client类配置和调用多服务工具。示例代码演示了同时配置"trip"和"math"两个服务，分别通过HTTP和命令行启动。通过call_tool方法调用不同前缀的服务工具（如"trip_check_hotel"和"math_add"），并处理返回结果。当配置多个服务时需要添加前缀区分，而单服务配置则可直接调用工具函数名。代码采用异步上下文管理器确保资源正确释放。
支持多平台，无需GPU！仅需8G内存即可部署运行大模型
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CrewAi 两步通过 MCP 配置文件加载多个 MCP 服务
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【亲测免费】 mcp-server-metamcp：统一管理多MCP服务器的利器
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从0手撕代码搭建MCP Client与Server！详解DeepSeek、ollama、vLLM接入MCP实战！
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本期内容详解学习MCP必备技术基础，讲解MCP客户端、服务器开发方法及二者接入流程等等。
【亲测免费】 metatool-app：统一管理所有MCP的强大工具
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借助mcpo在open-webui中使用mcp
xindoo
04-05 4720
总的来说，mcpo提供了一种简单方便的方式来将mcp工具转换为OpenAPI兼容的HTTP服务器，让其融入open-webui中使用。虽然目前还存在一些小问题，但这些都不影响其在open-webui中的使用。随着open-webui的持续更新和完善，相信这些问题很快就会得到解决，让我们能够更好地利用mcp生态中的各种工具。
实操干货！MCP全解析，一步步教你借助第三方MCP Server开发Agent
2401_85375151的博客
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随着最近Manus带动Agent应用的火热，MCP（模型上下文协议）成为很多社区热议的话题。今天为带大家带来深度的MCP解析与实操应用指南，相信看完这篇你应该可以立刻上手MCP。本文目录：MCP概念与架构全解析让我们从一个实际的开发样例开始。假如你开发了一个AI应用，无论是ChatBot还是复杂的Agent，都不会再局限于简单的LLM对话，很多时候你需要与外部世界连接，以访问数据源或使用工具。比如：操控浏览器实现自动化；访问本地文件访问数据库结构，以更好的让AI做编程。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B是什么，比14b更强吗
02-06
### DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型介绍 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是基于 Qwen2.5-32B 进行蒸馏得到的小规模密集模型之一。该模型通过从大型预训练模型 DeepSeek-R1 中提取知识，显著提升了推理能力和性能表现[^1]。 在开发过程中，研究人员选择了 Qwen2.5-32B 作为基础模型，并直接从 DeepSeek-R1 进行了知识蒸馏。实验结果显示，在多个基准测试中，这种直接蒸馏的方法比使用强化学习优化后的效果更好，表明大模型所发现的推理模式对于提升小模型的能力非常重要[^2]。 ### 性能比较：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B vs. 14B 版本 研究表明，经过精心设计的知识蒸馏过程后，即使是参数量较少的模型也能达到甚至超过更大规模模型的表现： - **14B 模型**：蒸馏后的 14B 模型大幅超越了当时最先进水平的开源 QwQ-32B-Preview (Qwen, 2024a)，显示出强大的竞争力。 - **32B 和 70B 模型**：这些更大的蒸馏版模型不仅保持住了原有优势，还在密集模型中的推理基准上创下了新纪录。特别是 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，在某些特定任务上的成绩尤为突出，例如 AIME 2024 数学竞赛方面超过了 GPT-4o 和 Claude 3.5 的表现[^3]。 综上所述，虽然 32B 版本拥有更多的参数数量，但在实际应用场景下两者之间的差距可能取决于具体任务需求；而就整体而言，32B 版本确实展现出了更强的整体实力和更广泛的应用潜力。 ```python # 示例代码展示如何加载并评估两个不同大小的模型 import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer def evaluate_model(model_name): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) input_text = "Evaluate this math problem:" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(f"Result from {model_name}: ", result) evaluate_model('DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B') evaluate_model('DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B') ```
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