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
Flynt16 小时前
"只输出 JSON"根本不够:LLM 结构化输出的坑,我实测了 60 次调用
llm·json
xn713317 小时前
Funes Agent Memory 实测:Codex 长期记忆召回、旧记忆污染与 no-answer 边界
人工智能·llm·ai编程
William一直在路上18 小时前
GPT-6 Astra 研究报告——模型能力、API 演进与 Agent/MCP 生态影响分析
人工智能·gpt·llm·openai·astra
玉宇夕落18 小时前
从InMemory内存记忆到文件持久化,手把手教你管理AI的“记忆”
llm
神秘的猪头18 小时前
新版 LangChain Agent 核心架构:State、Context、ToolRuntime 与 Middleware
langchain·llm·fastapi
武子康19 小时前
Agent 的工具没变,SGLang 缓存为什么没命中?
人工智能·llm·agent
MomentYY19 小时前
大模型 Memory 管理:它凭什么知道你之前说过什么?
llm·agent·ai编程
桃西西呀20 小时前
换个会话就失忆?拆开 Agent 记忆的 4 层与 4 个流派,附9个坑的自检清单
人工智能·llm·ai编程
桃西西呀20 小时前
风控模型说自己 80% 准,却漏掉了 76% 该拦的人:一次把模型评估讲透
人工智能·机器学习·llm
lucas_AI1 天前
把提示词「编译」成函数:Compile by Training 让大模型退居二线
llm