第一次写Blog QwQ

Rt 第一次写博客,莫名欣喜嘞!欢迎大家访(tu)问(cao)。开通优快云的blog主要是为了写一些和OI有关的东西,说不定2年+之后会写ACM嘞?作为一名代码实现能力蒟蒻的oier,决定用博客存一些写题中遇到的sb问题和一些神奇的数论&tree据结构。感觉第一次写博客用Markdown好像用的很菜。。。。一句代码没写诶。不行不行 我要写个东西(手动滑稽);
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
unsigned long long rp;rp=abs(rp);
while (true) rp++;
}

<think>嗯,用户问的是关于“qwq ollama”,我需要先理解这两个关键词的含义。首先,Ollama是一个本地运行大型语言模型的工具,用户可能想了解如何结合QwQ模型使用它。根据引用[2],QwQ是千问的推理模型,可能类似于Qwen模型,而Ollama可以部署这样的模型。 接下来,用户可能需要步骤指南,比如安装Ollama、下载QwQ模型、运行命令。根据引用[3],提到使用chatbox和LM Studio来简化操作,可能需要说明这些工具的使用方法。同时,要注意引用相关的参考内容,比如QwQ的特点和性能,如引用[1]提到的QwQ-32B与DeepSeek-R1的比较。 用户的问题可能涉及部署、应用场景和优化。需要分点回答,确保结构清晰,并生成相关问题。可能的问题包括QwQ的性能如何、与Ollama的优势、应用场景等。需要确保回答符合中文要求,正确使用LaTeX格式,如数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题可能不涉及数学内容,所以重点在部署步骤和相关应用。 最后,检查是否遗漏了引用标记,确保每个引用都自然插入在回答中,例如提到QwQ的性能时引用[1],提到其哲学精神时引用[2],提到部署工具时引用[3]。确保所有技术术语准确,步骤可行,帮助用户解决问题。</think>关于QwQ与Ollama的部署与应用,以下是分步说明: ### 一、QwQ模型与Ollama基础 1. **QwQ模型特性** QwQ是千问系列的轻量化推理模型,采用32B参数架构,支持多轮对话与复杂推理任务。其特点包括: - 通过量化压缩实现更低资源消耗 - 保留70%以上原模型推理能力[^1] - 支持中文语境深度理解 2. **Ollama本地化部署** Ollama提供跨平台模型运行环境,支持Linux/macOS/Windows系统: ```bash # 安装Ollama curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # 下载QwQ模型 ollama pull qwq:latest ``` ### 二、进阶部署方案 1. **Web界面集成** 通过chatbox实现可视化交互: ```bash docker run -d --name chatbox -p 3000:3000 -v /path/to/models:/models chatbox/chatbox ``` 配置模型路径指向Ollama的模型存储目录`~/.ollama/models`[^3] 2. **性能优化技巧** - 使用`--num-gpu`参数指定GPU数量 - 设置`OLLAMA_NUM_PARALLEL=8`提升并发处理能力 - 通过量化版模型减少内存占用: ``` ollama run qwq:4bit ``` ### 三、应用场景示例 1. **知识问答系统** $$P(ans|query) = \sum_{k=1}^{n} \lambda_k \cdot \text{sim}(q, c_k)$$ 其中$\lambda_k$为知识库文档权重,$\text{sim}$为语义相似度计算 2. **代码辅助开发** 支持Python/Java等语言的代码补全与错误检测,响应延迟控制在$<800ms$
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