Qwen3真香!不愧为目前最强开源模型!(附本地部署教程)

Qwen3发布后,Ollama第一时间支持了本地部署,8B的模型仅需5.2G空间就能运行。 

哈哈哈,那我手上这台普通笔记本电脑也可以发挥一下子了,这下终于可以实现随时随地的AI自由了! 

因为全系列基于Apache 2.0协议开源,支持商业化和二次开发。 

所以,所有公司无论规模大小,所有AI开发者、科研机构不惧显卡门槛,大家都能够用得上、也用得起千问3模型。

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从应用角度看,Qwen3提供了全谱系的选择:

  • Qwen3-0.6B:完美适合手机部署

  • Qwen3-4B、8B:适合个人PC使用

  • Qwen3-14B、32B:适合企业本地化部署

  • 更大的模型:适合云端部署使用

我简单做了个表:

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设备适配建议

  • 个人开发者/学生:8B以下模型 + 16GB内存笔记本(无需独立GPU)

  • 中小型企业:30B模型 + RTX 4090单卡(支持长文档处理)

  • 科研机构/大型企业:235B模型 + 多卡服务器(需动态量化优化)

具体型号的部署命令或量化参数调整,可参考Ollama官方文档或Qwen3的Hugging Face页面: 

Hugging Face: 

https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-Demo 

ModelScope: 

https://www.modelscope.cn/collections/Qwen3-9743180bdc6b48 

GitHub: 

https://github.com/QwenLM/Qwen3

直接喂饭: 安装ollama,然后ollama下载模型即可,开联网问一下deepseek,你就知道怎么部署了。

当然,如果使用需求没那么多的话,也可以直接在Qwen Chat官网体验。 

网址:https://chat.qwen.ai 

进去后,左上角选择“Qwen3”系列模型,即可体验。

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写在最后

Qwen模型进化的成绩确实令人自豪,稳坐第一梯队。

但我觉得此次更重要的意义有三个:

  • 支持119种语言,把没有大模型开发能力的国家和地区也带上了,支持了人类社会共同进步,也用实际行动响应了GJ战略。

  • 全家桶全开源,让个人用户和中小企业能自主部署、自主开发并商用。

  • 进一步优化了混合推理模型,让技术落地于实际应用,而不只是单纯的刷参数,让科技真正的为生产做服务,同时大大减少资源消耗和浪费。

毫无疑问,这波Qwen3赢麻了。

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ?

很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材,学也不是不学也不是,基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近100余次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!

在这个版本当中:

第一不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模型教程已经给大家整理并打包,现在将这份 LLM大模型资料 分享出来: 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、大模型经典书籍(免费分享)

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告(免费分享)

这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、大模型系列视频教程(免费分享)

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四、2025最新大模型学习路线(免费分享)

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:我们会去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。

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习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。

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,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体。

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,我们会更加深入的探讨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。

L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

全套的AI大模型学习资源已经整理打包,有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码,免费领取

### Qwen2.5-VL 开源视觉大模型本地部署方法 Qwen2.5-VL 是阿里巴巴推出的一款强大的开源视觉语言模型,具备卓越的多模态理解和生成能力。为了便于开发者和研究人员使用,该模型支持本地部署,并提供免费资源供用户下载和运行。 #### 部署环境准备 在开始本地部署之前,需确保满足以下软硬件条件: - **操作系统**: 支持主流的操作系统,如 Linux 和 macOS[^3]。 - **硬件配置**: 建议配备 NVIDIA GPU 或其他高性能计算单元以加速推理过程[^4]。 - **依赖库安装**: 安装必要的 Python 库以及 CUDA 工具包来适配 GPU 加速功能[^2]。 #### 下载与安装流程 1. 访问官方 GitHub 页面或其他指定发布渠道获取最新版本的 Qwen2.5-VL 模型文件及其配套脚本。 ```bash git clone https://github.com/Qwen-Multimodal/Qwen.git cd Qwen ``` 2. 使用 pip 安装所需的 Python 包: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. 将预训练权重文件放置到项目目录下的 `weights` 文件夹中,或者通过命令行参数指定路径: ```python model_path = "./weights/qwen_vl_7b_instruct" ``` #### 启动服务端口 完成上述步骤后,可以通过如下方式启动本地服务器实例以便调用 API 进行预测操作[^2]: ```python from qwen import QwenVLModel model = QwenVLModel(model_name="qwen-vl", device="cuda") # 设置为 'cpu' 如果没有GPU可用 app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True) ``` 此代码片段展示了如何加载模型并初始化 Web 应用程序监听特定 IP 地址及端口号上的请求[^1]。 #### 测试接口响应 最后,在浏览器地址栏输入 http://localhost:8080/predict 并加适当格式化的 JSON 数据体即可验证整个系统的正常运作情况。 ---
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