ollama+qwq

最新推荐文章于 2025-03-24 20:53:30 发布
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#人工智能

1.准备ollama环境

Ollama

2.模型下载和启动

选择自己需要的版本

本次验证,直接使用的默认q4量化版本

只需要一张4090

ollama run qwq:32b

3.模型启动和测试体验

这里用到的就是三个简单的问题

1.9.9 和 9.11 哪个更大？

2.单词 “strawberry” 中有多少个字母 “r”？

3.李白的风格写一首七言绝句

通过ollama启动的qwq

回答结果没有任何问题

prompt eval rate 560 token/s

eval rate 32 token/s

bagepython
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Ollama+Cherrystudio+QwQ 32b部署本地私人问答知识库全测试（2025年3月win11版）
AllenLV的博客
03-19 1363
QwQ 32B凭借参数效率和本地部署优势，确实在技术性能上缩小了与DeepSeek R1的差距，但其生态成熟度和用户习惯的改变仍需时间。对于追求灵活性与隐私的用户，本地部署的QwQ 32B是理想选择；而DeepSeek R1则更适合追求“开箱即用”的场景。两者并非替代关系，而是不同场景下的互补方案。
ollama教程——使用Ollama与LangChain实现Function Calling(函数调用)的详细教程（二）【附完整源码】
walkskyer的博客
07-15 2599
Ollama 是一个开源框架，专门设计用于在本地运行大型语言模型。它的主要特点是将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，从而优化了设置和配置细节，包括 GPU 使用情况，简化了在本地运行大型模型的过程。Ollama 支持 macOS 和 Linux 操作系统，并且已经为 Windows 平台发布了预览版。Ollama 的一个重要优势是其易用性。安装过程简单，例如在 macOS 上，用户可以直接从官网下载安装包并运行。对于 Windows 用户，官方推荐在 WSL 2 中以 Linux 方式使用命令安装。
星海智算：QwQ-32B的实战部署与体验，比肩671B DeepSeek
2402_84709675的博客
03-13 1359
在人工智能领域，模型的性能和部署效率一直是开发者关注的焦点。最近，阿里开源的QwQ-32B推理模型引起了广泛关注。这款32B模型在性能上与671B的DeepSeek R1不相上下，却能在单台机器上高效运行，堪称技术的一大突破。
重磅！QwQ-32B 本地部署全攻略：用 Ollama 一键运行，轻松上手！
2401_84204207的博客
03-11 2634
想象一下，你的 AI 无需联网，就能流畅地回答问题，甚至生成代码、优化工作流。无论是 隐私保护、离线可用、低成本运行，还是 稳定无延迟，本地大模型的优势已经让越来越多的技术人跃跃欲试。本教程学习如何在本地使用 Ollama 安装、设置和运行 QwQ-32B，并构建一个简单的 Gradio 应用程序。今天的主角 QwQ-32B，正是本地部署的明星选手！QwQ-32B 是 Qwen 的推理模型，它旨在在复杂问题解决和推理任务中表现出色。尽管只有 320 亿个参数，但该模型在性能上与拥有 6710 亿个参数的更大
千问推理模型QwQ测试-Ollama
大数据，大模型，服务器，技术、架构，方案
12-04 2262
在探寻答案的过程中，它始终保持自省，以理性之光审视每一个假设，在不同的思维维度中穿行，追寻更深层的真理。QwQ 理解了 985 是什么，但没有完全抓住问题的焦点——焦点是 750 分肯定够考上 985 大学了，而且能考 750 都会被抓去不正常人类研究中心做研究了，而不是回答如何才能考上。在假设的情况下，今天周五，昨天是周四，真实情况是：明天是周四，所以今天是周三。将5L瓶子的水装满，倒入装有2L水的3L瓶子当中，5L瓶子剩4L水。模型回答很长，无法得出结论，陷入了死循环，我终止了回答。
ollama+qwq小试牛刀
go4it
03-10 402
本文主要演示一下ollama运行QwQ-32B模型。
一文读懂：如何在本地部署阿里巴巴大语言模型QwQ-32B——环境搭建、实操步骤
硅基创想家的博客
03-10 2771
是否曾想过在自己的本地机器上运行一个强大的语言模型？现在为你介绍阿里巴巴最新且最强大的大语言模型QwQ-32B。无论你是开发者、研究人员，还是只是一个好奇的技术爱好者，在本地运行QwQ-32B都能为你开启一个充满可能性的世界——从构建定制的人工智能应用程序，到进行先进的自然语言处理任务实验。 在本指南中，我们将一步一步地指导你完成整个过程。我们将使用**Ollama**和**LM Studio**等工具，使设置尽可能顺畅。
Ollama部署QwQ-32B需哪些步骤？
最新发布
08-06
### 部署 QwQ-32B 模型在 Ollama 上的步骤指南 #### 1. 安装 Ollama Ollama 是一个本地运行大语言模型的工具，支持多种操作系统，包括 Linux 和 macOS。以下是安装命令： ```bash curl -fsSL ...
ollama部署 QWQ
03-31
好的，我现在需要帮助用户了解如何部署Ollama。根据用户提供的引用内容，特别是引用[2]和引用[3]，我需要整理出一个清晰的中文教程。首先，Ollama是一个开源的本地部署大型语言模型的工具，支持多种操作系统。用户...
消费级显卡上ollama部署QwQ32B
hbkybkzw的博客
03-14 1613
QwQ32B硬件要求魔改2080ti 的 22G 显存差不多够用ollama中的是Q4_K_M量化模型。
比肩满血DS，阿里开源 QwQ-32B 本地部署，Ollma/vLLM 实测对比，消费级显卡可跑，效果炸裂
u010522887的专栏
03-13 2918
本文带大家本地部署了最新开源的推理模型 `QwQ-32B`，并通过 Ollama/vLLM 进行了本地部署实测。
比肩DeepSeek！QwQ+ollama、vLLM、llama.cpp部署方案详解，个人&企业部署方案介绍！
fufan_LLM的博客
03-11 2802
QwQ是Qwen系列的大模型之一，专注于推理能力（reasoning）。相比于传统的指令微调（instruction-tuned）模型，QwQ 具备思考与推理（thinking and reasoning）的能力，因此在各种下游任务（特别是复杂问题）上，能实现显著的性能提升。QwQ-32B是该系列的中等规模推理模型，其性能可媲美当前最先进的推理模型，如和o1-mini。
QwQ-32B一键部署！真正的0代码，0脚本，0门槛
DEVELOPERAA的博客
03-06 2095
阿里云系统运维管理（OOS）的公共扩展功能为您提供了一键部署OpenWebUI+Ollama的便捷方案，让您轻松部署QwQ-32B模型到阿里云ECS。另外，您也可以连接阿里云百炼的QwQ-32B在线模型，本文也将提供详细的解决方案！
使用ollama工具本地部署Qwen32B模型
weixin_45070882的博客
01-17 2400
使用ollama工具本地部署Qwen32B模型，使用LM Studio 加载Qwen 1.5 32B大模型
Ollama安装教程
学习AI应用开发，分享AI干货、获取最新AI咨询
03-20 3228
Ollama 是一个开源的大语言模型（LLM）部署工具，专为在本地机器部署和运行大模型而设计，通过简单的命令就可以在本地快速运行大模型（如DeepSeek、Llama、Gemma、QWQ等）。非常适合开发者、研究人员以及对数据安全和隐私有较高要求的企业和用户
vllm部署QwQ32B(满精度)
hbkybkzw的博客
03-24 3738
Ollama是一个轻量级的开源LLM推理框架，注重简单易用和本地部署，而VLLM是一个专注于高效推理的开源大型语言模型推理引擎，适合开发者在实际应用中集成和使用。两者的主要区别在于Ollama更注重为用户提供多种模型选择和易用性，而VLLM更注重模型推理性能的优化。所以VLLM更适合企业级的高并发需求。vllm的github地址QwQ32B硬件要求Q4_K_M量化，大概需要22G左右够用，一张3090或者4090即可，魔改2080ti 的 22G 显存差不多够用。
QWQ-32B概述与本地部署使用
寸先生的AI道路
03-08 3567
2025年3月5日，阿里巴巴千问QwQ-32B，即DeepSeek之后，中国AI大模型有一次震惊世界。QwQ-32B 的运行成本显著低于 DeepSeek-R1 等模型，性能更优，成本仅为 1/10，体现了我国在被外国技术封锁的情况下进行进行自主创新的能力。QwQ 是 Qwen 系列的大模型之一，专注于 推理能力（reasoning）。
本地部署堪比满血deepseek-r1的qwq-32b
cornplanter的博客
03-06 8932
3月6日，阿里巴巴推出并开放源代码的全新推理模型通义千问QwQ-32B，据阿里官方发布信息显示，其在数学运算、编程开发与多领域应用的综合表现接近DeepSeek-R1水平，同时通过技术优化显著降低运行门槛，可实现普通显卡设备的本地化运行。32B的模型RAM至少要32G，可以配置虚拟内存。搜索qwq-32b-gguf，或者访问（可能要开机场），下载gguf模型。打开官网查看显卡显卡计算力及是否支持FP16和INT8。或者参考博文。
DeepSeekR1 劲敌出现了，QwQ32B本地部署测试，RTX3060成功运行！
m0_65555479的博客
03-07 2874
阿里千问平，突然在凌晨3点发布了最新推理模型！发布说明很简单“然后在下面甩出来几个链接，包括博客，HF，模型，演示和在线使用的网站。这条消息很简单，但是背后的东西一点都不简单。就凭一句可以，这成功了勾起了我的兴趣。除了文字描述之外， 推文中还给出了一张基准测试的图片。图中显示了 QwQ32B 和 deepseekR1 671B，以及 openai-o1的基准测试。从这个途中可以轻松的获取以下几点信息。
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