「无需显卡」纯CPU环境也能流畅运行大模型！Llama.cpp本地部署Qwen3-0.6B攻略

原创于 2025-11-12 10:13:10 发布 · 728 阅读

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#llama #docker #自然语言处理 #langchain #AI大模型 #人工智能

还在为使用在线AI应用担心隐私问题？想在自己电脑上部署一个专属的AI助手？今天就教大家如何用Docker在Windows环境下快速部署Qwen3-0.6B大模型，完全免费、无需显卡！

🌟 准备工作

Windows 10/11 系统的电脑（4核CPU+8GB内存即可流畅运行），Linux系统也一样，有docker环境即可
Docker Desktop：https://www.docker.com/products/docker-desktop/安装后启动
模型文件：我们已经准备好了现成的模型包
git环境

🚀 三步部署教程

第一步：获取模型镜像

打开命令行（按Win+R，输入cmd），执行以下命令：

docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server
docker tag  swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server  ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server

第二步：下载模型文件

我们已经将模型文件准备好，只需在D盘创建文件夹并下载：

右键点击"开始菜单" → 选择"终端"
依次输入以下命令：

# 创建模型目录
mkdir D:\model
# 进入目录
cd D:\model
# 下载模型
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/unsloth/Qwen3-0.6B-GGUF.git

第三步：启动AI服务

复制以下命令一键启动：

docker run -itd --name qwen-server   -p 8080:8080  -v D:/model/Qwen3-0.6B-GGUF:/opt   swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server   --model /opt/Qwen3-0.6B-BF16.gguf   --host 0.0.0.0   --port 8080   --ctx-size 2048   --threads 8   --batch-size 512

启动成功示例:

看到成功提示后，打开浏览器访问：http://localhost:8080

🎯 使用方法

方式一：网页聊天界面

在浏览器中输入：http://localhost:8080 即可打开聊天界面，与你的专属AI助手对话

方式二：API接口调用

可以用任何编程语言调用，Python示例如下：

import requests
response = requests.post(
"http://localhost:8080/v1/chat/completions",
json={
"messages": [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}],
"temperature": 0.7
}
)
print(response.json())

{'choices':
[{'finish_reason': 'stop',
'index': 0,
'message': {'role': 'assistant',
'content': '<think>\n好的，用户发来消息让我介绍一下自己。我需要先确认用户的需求是什么。通常情况下，用户可能想了解我的能力、特点或用途。不过，我应该保持回答简洁，同时提供足够的信息来满足他们的需求。\n\n首先，我应该介绍自己的名字和身份，比如“我是AI助手小明”，然后说明我的主要功能，比如学习能力、多语言支持、知识库等。同时，要强调我的优点，比如高效、准确，以及愿意帮助用户解决问题。\n\n另外，还要注意用户可能的深层需求，比如他们可能需要帮助解决问题，或者想了解我的功能。所以回答要友好，鼓励他们提出问题，同时保持专业和热情的态度。\n\n最后，检查回答是否符合所有要求，没有使用任何Markdown格式，语言口语化，信息准确。确保没有遗漏任何关键点，同时保持自然流畅的表达。\n</think>\n\n你好！我是AI助手小明，专注于帮助您解决问题和获取知识。我的主要功能包括语言理解和学习能力、多语言支持、知识库检索等。我能够处理各种查询，并提供准确、高效的解答。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！'}}],
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资源占用情况

内存占用约320M