如何手动使用下载并且运行 QwQ-32B-GGUF

首先使用安装

pip install ModelScope

使用 ModelScope 下载对应的模型

modelScope download --model Qwen/QwQ-32B-GGUF qwq-32b-q4_k_m.gguf

第二步开始下载 ollama

git clone https://githubfast.com/ggerganov/llama.cpp # githubfast.com 可以加速下载

切换到目录,并且新增编译目录

mkdir build 
cd build 

开始设置编译,根据不同的系统架构可以选择不同的编译指令

cd build 
# CPU 编译
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

# NVIDIA GPU 加速:
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DLLAMA_CUDA=ON
# Apple Silicon 加速:
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DLLAMA_METAL=ON

开始编译

 make -j$(nproc)

查询是否编译成功

# 查询是否编译成功,存在表示编译成功
ls -lh bin/llama-run

存在表示成功

可以运行模型

./bin/llama-run /mnt/workspace/.cache/modelscope/models/Qwen/QwQ-32B-GGUF/qwq-32b-q4_k_m.gguf

<think>好的,我现在需要处理用户关于Ollama 32B模型的使用指南和常见问题的询问。首先,我要回顾用户提供的引用内容,确保回答准确。用户提到了三个引用,其中引用[1]和[2]涉及DeepSeek-R1 32B模型在Ollama中的部署步骤,引用[3]提到了阿里QwQ-32B与DeepSeek的对比。不过用户的问题集中在Ollama 32B模型,可能需要明确具体是哪个32B模型,比如DeepSeek-R1还是QwQ-32B。但根据引用内容,引用[1]和[2]详细描述了DeepSeek-R1的部署步骤,而引用[3]则更多是介绍QwQ-32B的部署。因此,可能需要综合这些信息,但用户可能更关注DeepSeek-R1,因为引用[1]和[2]有具体的命令示例。 接下来,我需要整理Ollama的基本使用流程,包括模型下载运行、自定义模型创建等。根据引用[1],用户需要将GGUF模型导入Ollama,然后通过命令启动。引用[2]展示了如何直接运行模型,区分不同版本如7B和14B,但用户需要的是32B的指南,所以可能需要调整命令中的参数。此外,引用[3]提到的QwQ-32B可能需要不同的处理,但用户可能更关注通用的Ollama操作步骤,特别是32B模型。 常见问题部分需要涵盖模型下载失败、显存不足、性能优化、多模型管理和自定义配置。例如,显存不足是常见问题,需要建议调整参数或使用量化版本。性能优化方面,可以提到Ollama的GPU加速选项,如引用[1]中的--n-gpu-layers参数。此外,多模型管理需要指导用户如何列出和切换模型。 在引用标注方面,每个步骤或建议需要对应正确的引用来源。例如,模型导入和启动命令来自引用[1]和[2],而QwQ-32B的信息来自引用[3]。需要注意用户的问题可能涉及不同模型,但需要明确区分,避免混淆。 最后,生成的相关问题需要围绕Ollama的使用、性能优化、对比分析等,确保覆盖用户可能感兴趣的扩展话题。例如,如何优化运行速度,不同模型之间的比较,或者处理模型加载失败的方法。 总结来说,回答结构应包括基本使用步骤、常见问题解答和相关问题推荐,确保引用正确且信息准确。需要特别注意区分不同32B模型的操作步骤,但根据用户提供的引用,重点可能在DeepSeek-R1 32B上,同时提及QwQ-32B作为对比。</think>### Ollama 32B模型使用指南 #### 一、基础操作流程 1. **模型下载运行** 首次运行32B模型时,Ollama会自动下载模型文件。例如运行DeepSeek-R1 32B模型: ```bash ollama run my-deepseek-r1-32b-gguf:latest # 自定义导入模型后的启动命令[^1] ``` 若直接使用公开模型(如QwQ-32B): ```bash ollama run qwq-32b # 需确认模型名称是否在Ollama官方仓库中[^3] ``` 2. **多版本选择** 部分模型支持不同参数量版本,例如DeepSeek-R1系列: ```bash ollama run deepseek-r1:32b # 运行32B版本(需模型支持)[^2] ``` 3. **自定义模型配置** 若需调整模型参数(如上下文长度、GPU层数),可创建`Modelfile`: ```Modelfile FROM my-deepseek-r1-32b-gguf PARAMETER num_gpu 20 # 设置GPU加速层数[^1] ``` --- #### 二、常见问题解答 1. **模型下载失败** * **检查网络**:Ollama需访问`https://ollama.ai`下载模型 * **手动导入**:将GGUF模型文件放入`~/.ollama/models/manifests/`目录[^1] 2. **显存不足处理** * 减少GPU加速层数:启动时添加`--num_gpu 10`(根据显存调整) * 使用量化版本:例如选择`q4_0`或`q5_K_M`量化格式的GGUF文件[^1] 3. **性能优化建议** ```bash ollama run deepseek-r1:32b --num_ctx 4096 --num_gpu 20 # 增大上下文长度与GPU加速层 ``` 4. **多模型管理** * 查看已下载模型:`ollama list` * 删除旧模型:`ollama rm 模型名称` --- #### 三、关键技术点 1. **硬件要求** | 参数 | 32B模型最低配置 | 推荐配置 | |------|-----------------|----------| | RAM | 64GB | 128GB | | GPU | RTX 3090 24GB | A100 80GB| 2. **量化对比** | 量化等级 | 显存占用 | 精度保持 | |----------|----------|----------| | q4_0 | ~16GB | 85% | | q5_K_M | ~20GB | 92% | ---
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