Windows系统在本地运行通义千问大模型配置教程(超详细)

一、前言

本文将教给大家(windows用户)怎么在本地运行大模型,并且通过cmd进行交互,不用联网也可以进行询问。

二、Ollama大模型部署

步骤一:输入网址:https://ollama.com,跳转到图2界面。

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步骤二:在跳转界面中点击“Download”。

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步骤三:选中“Windows”,然后点击“Download for Windows”.

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步骤四:双击下载好的文件。

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步骤五:点击“Install”进行安装。

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步骤六:返回下载的网站,点击“Models”,并输入“qwen”。这里选择的是qwen2.5模型,目前有最新的qwen2.5-coder,但是考虑到稳定性,还是选择2.5版本。

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步骤七:点击后,选择最小的0.5b,因为作者用的是轻薄本。如果大家电脑性能好一些,可以选择7b的。这里的0.5b是指0.5亿训练参数,7b同理。

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步骤八:复制链接。

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步骤九:将复制的链接粘贴cmd上。

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步骤十:运行大模型,并对话。输入”ollama run qwen2.5:0.5b“,在cmd启动大模型,并问答(在断开网络连接的情况下测试的)。

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一、学习必备:100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT,帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例?大模型电子书?这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI

1. 100+本大模型方向电子书

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2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容,涵盖:

  • 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
  • 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
  • 行业监测:《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT:听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会,包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践:

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  • 安全方向:《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级(腾讯代码安全实践)》;
  • 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
  • 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
  • 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看:大厂 AI 岗面试 “弹药库”,300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗?这份面试资料帮你提前 “押题”,拒绝临场慌!

1. 107 道大厂面经:覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景,包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题,每道题都附带思路解析

2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点

针对大模型专属考题,从概念到实践全面覆盖,帮你理清底层逻辑:

3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:


三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型,不知道该从哪学起?这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点,不用再盲目摸索!

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路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

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L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

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四、资料领取:全套内容免费抱走,学 AI 不用再找第二份

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### 关于通义本地部署教程 #### 一、概述 为了帮助学习大语言模型的同学更好地理解如何实现通义7B的本地部署,具体的操作流程被详细记录下来[^1]。 #### 二、配置环境 ##### 虚拟环境安装 创建并激活一个新的Python虚拟环境可以有效隔离项目所需的包版本和其他全局设置的影响。这一步骤对于确保系统的稳定性和兼容性至关重要。 ##### 安装依赖库 在准备好的环境中安装必要的软件包是启动任何机器学习项目的前提条件之一。这些依赖项通常包括但不限于PyTorch等深度学习框架以及transformers库等特定工具集。 ```bash pip install torch transformers ``` #### 三、下载权重文件 获取预训练模型参数即权重文件是成功加载和使用该模型的关键环节。官方提供了相应的资源链接用于下载所需的数据集或模型参数文件。 #### 四、运行通义7B 完成上述准备工作之后,就可以按照文档中的指导来执行具体的命令以启动服务端程序,并通过API接口或其他方式与之互动交流了。 针对Windows用户的特别指南指出,在此平台上同样能够顺利完成整个过程,并且可以通过CMD窗口来进行离线模式下的对话测试[^2]。 另外值得注意的是,除了直接克隆GitHub上的仓库外,还有其他途径可以获得最新版源码及配套资料,比如访指定网页获取更详细的指引信息[^3]。
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