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
沛沛老爹1 天前
Web开发者5分钟上手:Agent Skills环境搭建与基础使用实战
java·人工智能·llm·llama·rag·agent skills
bl4ckpe4ch1 天前
LLM提示词,究极提高效率【WIP】
llm·大语言模型·提示词工程·llm提示词
irises1 天前
开源项目next-ai-draw-io核心能力拆解
前端·后端·llm
irises1 天前
通过`ai.js`与`@ai-sdk`实现前后端tool注入与交互
前端·后端·llm
課代表1 天前
大语言模型能够理解的11种文件格式
人工智能·语言模型·自然语言处理·llm·markdown·token·模型
智泊AI2 天前
一文讲清:主流大模型推理部署框架:vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、ollama、XInference
llm
大霸王龙2 天前
MinIO 对象存储系统架构图集
人工智能·llm·minio
MoonOut2 天前
LLM | ARC-AGI:有趣的 benchmark
llm
栀秋6662 天前
🌟从“抽卡式编程”到规范驱动: 深度解析「Vibe Coding」的三层跃迁
微信小程序·llm·vibecoding
YuTaoShao2 天前
【Prompt】Prompt 工程入门指南
人工智能·llm·prompt·提示词