千问Qwen7B chat:本地部署及网页端使用

基于前面的安装经验,千问大模型的本地部署并不算难,主要时间用在大模型文件的下载上。同时系统运行对硬件也有较高的要求,本机的硬件配置为N卡3060,显存12G。

  1. 使用conda创建虚拟环境,主要版本如下:

Python 3.9.18

CUDA 12.1

pytorch 2.2.2

  1. 克隆代码到本地

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen.git

  1. 进入Qwen目录,执行安装命令

安装依赖

pip install -r requirements.txt

安装 web_demo 依赖

pip install -r requirements_web_demo.txt

  1. 运行命令

python web_demo.py --server-port 8087 --server-name "0.0.0.0"

会下载很多模型文件,需要一点时间。下载完成后启动界面如下

在输入框里输入沟通内容"你是谁"。我们看一下后台输出:

相关推荐
泯泷2 小时前
该 SFT、RL 还是 Mid-training?先搞清楚模型到底"缺"了什么
llm·agent·强化学习
泯泷4 小时前
SFT 的真相:它不教模型"知道什么",只教它"怎么说"
人工智能·llm·agent
泯泷6 小时前
为什么 RL 比 SFT 更会"举一反三"?
人工智能·llm·agent
泯泷8 小时前
模型"缺课"了:为什么该补底座,而不是急着上 RL
llm·agent·强化学习
泯泷10 小时前
RL 训练真正难的不是算法:环境、奖励与样本效率
llm·agent
Baihai_IDP1 天前
RAG vs SKILL vs MCP vs RLM
llm·agent·mcp
Baihai_IDP1 天前
别再争论 AI 该不该像人了,赋予 AI 人格是非常有效的后训练策略
人工智能·llm·aigc
Tokenfree1 天前
一次死循环烧掉 340 块:LLM 网关的限流与熔断该怎么做
llm·api
泯泷2 天前
单个 AI 再强,为什么也干不过一支 AI 团队?
人工智能·llm·agent
ndz2 天前
Claude Fable 5.2 今日上线 ModelFold:百万上下文,挑战复杂难题!
llm·aigc·claude