阿里QwQ-32B本地部署指南:用Ollama轻松运行320亿参数大模型

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在本地电脑硬件条件有限情况下,只能部署些参数小点的模型,虽然很多平台也提供了免登录,可以在线把玩满血版DeepSeek

可我们总是寄望于国内外的这些大厂,能够训练出一个参数小点,且又能比肩DeepSeek满血版

这不,阿里推出了一款可以媲美DeepSeek满血版(671B)的小参数模型——QwQ-32B

QwQ-32B一经发布,激起了千层浪,可谓是:QwQ-32B小钢炮撼动了DeepSeek满血版的“江湖地位”。

甭管是QwQ团队的测评结果,还是来自“民间”的吹捧。最终,我们总得自己亲身部署了,方知这款小钢炮是否真的能比肩DeepSeek满血版呢?

下载Ollama

  1. 访问Ollama官网下载Windows安装包
  2. 双击执行安装程序,保持默认配置(注意C盘空间)
  3. 验证安装:CMD输入 ollama -v 显示版本号即成功。

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下载模型

访问QwQ-32B模型页

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你得先设置好你的网络,否则是下载不下来的。

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安装 page assist 浏览器扩展

首先,我对国内很多人把浏览器扩展说成了浏览器插件,这是错误的,真正的浏览器插件是什么?那是可以改变浏览器内核的一套组件,而不是只修改网页上的内容。

并且,google也都是叫extension(扩展),而插件(plugin)。

可能是我本地模型串家了。
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另外,Google昨天发布了Gemma3系列参数的多模态模型,可以在Ollama进行下载。

### 如何在本地部署 QwQ-32B 模型 要在本地环境中成功部署 QwQ-32B 大语言模型,可以遵循以下方法和技术栈。这些方法涵盖了从环境准备到实际操作的具体细节。 #### 1. 使用 Ollama 工具简化部署过程 Ollama 是一种轻量化的工具,能够帮助开发者快速启动并运行大型语言模型,包括 QwQ-32B。它支持多种硬件架构,并允许用户通过简单的命令完成安装和初始化[^3]。 以下是基于 Ollama 的具体步骤: ```bash # 安装 Ollama curl https://ollama.ai/install.sh | sh # 下载 QwQ-32B 模型文件 ollama pull qwq/qwq-32b # 启动服务端口监听 ollama serve --port=8080 ``` #### 2. 利用 FastAPI 创建 API 接口 为了使 QwQ-32B 能够被其他应用程序调用,可以通过 Python 中的 FastAPI 构建 RESTful API。这一步骤使得模型的功能更加灵活且易于集成至现有系统中[^1]。下面是一个基本实现: ```python from fastapi import FastAPI, Request import subprocess app = FastAPI() @app.post("/generate/") async def generate_text(request: Request): data = await request.json() prompt = data.get('prompt', '') # 调用 QwQ-32B 进行推理 result = subprocess.run( ["ollama", "run", "-m", "qwq/qwq-32b", "--interactive"], input=prompt.encode(), stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) output = result.stdout.decode().strip() if result.returncode == 0 else "" return {"generated_text": output} ``` #### 3. 环境需求与硬件建议 根据官方文档描述,QwQ-32B 只需约 16GB 显存即可正常工作,因此大多数消费级 GPU 均能满足其最低要求。推荐使用的设备包括但不限于 NVIDIA RTX 3060、RTX 4070 Ti 或更高本显卡[^4]。此外还需注意操作系统兼容性以及必要的依赖库安装情况。 #### 4. 性能优化技巧 对于追求极致效率的企业场景来说,除了基础设置外还需要考虑一些额外措施来提升整体表现水平。例如调整批处理大小(batch size),启用混合精度计算(mixed precision training)等手段都可以有效降低延迟时间同时提高吞吐量[^2]。 ---
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