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
米小虾5 小时前
告别逐 token 蹦字:扩散语言模型(dLLM)到底能不能终结自回归?
人工智能·llm
米小虾5 小时前
一周 AI 观察(9.1–9.7):模型能力开始"过剩",行业真正卷的是落地
人工智能·llm
AI技术新视界7 小时前
符号诞生之前:视觉通用智能如何开启 AGI 的物理进化之路
人工智能·llm·agi
AI技术新视界8 小时前
失控的认知外包:大语言模型如何像病毒般入侵人类思维与社会生态
人工智能·llm·认知科学
打破砂锅问到底0078 小时前
115 行把 Qwen3-8B 跑进浏览器:WebLLM 本地推理实战
人工智能·ai·llm
烬羽9 小时前
让大模型输出 JSON:从"正则剥 markdown"到"让它调个工具",一条可靠性升级之路
langchain·llm·openai
uncle_ll11 小时前
智能客服实践:微调+RAG双引擎架构落地
llm·agent·智能客服·rag·llamaindex
桃西西呀12 小时前
同一个模型 30% 到 100%?拆解 Harness 工程的 5 个机制,附 8 个坑的自检清单
人工智能·llm·ai编程
Behavior12 小时前
Meta 发布 Muse Glimmer:30B 参数、一张 24GB 显卡就能常驻的本地 Agent 模型
llm·aigc·ai编程
吴佳浩12 小时前
为什么现在越来越多的开源模型,都“毕业“于 Qwen?
人工智能·llm·ai编程