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
gujunge12 小时前
Spring with AI (4): 搜索扩展——向量数据库与RAG(上)
ai·大模型·llm·openai·qwen·rag·spring ai·deepseek
WitsMakeMen13 小时前
rq-vae训练过程是什么样的
llm
8Qi817 小时前
Hello-Agents阅读笔记--智能体经典范式构建--ReAct
人工智能·笔记·llm·agent·智能体
CoderJia程序员甲19 小时前
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-03-23)
ai·大模型·llm·github·ai教程
bryant_meng20 小时前
【Hung-yi Lee】《Introduction to Generative Artificial Intelligence》(4)
人工智能·深度学习·llm·aigc·业界资讯
swipe21 小时前
做 RAG 不能只会检索:为什么 Loader 和 Splitter 才是知识库入库的第一步
算法·llm·agent
Tony沈哲1 天前
AI 正在进入本地时代,我开源了一个推理平台—— 支持多模型 / Agent / Workflow 的工程实现
人工智能·算法·llm
machunlin~1 天前
openclaw使用kimi2.5遇到的坑
llm·kimi·openclaw
岁岁种桃花儿1 天前
AI超级智能开发系列从入门到上天第七篇:PromptTemplate模板
人工智能·llm
8Qi81 天前
Hello-Agents阅读笔记--Reflection
人工智能·llm·agent·智能体