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
大侠在此在在此11 小时前
我花了不到1块钱,用python把自己一年的1500次会话做成了个人知识库
python·llm
小林ixn11 小时前
从线性 RAG 到 Agentic RAG:用 LangGraph 搭一个会判断、会纠错、会兜底的检索闭环
langchain·llm·agent
承渊政道13 小时前
【大模型应用开发:基于GPT-4和ChatGPT】(使用LangChain框架和插件增强LLM的功能)
chatgpt·langchain·llm·框架·大模型应用开发
MoonOut1 天前
LLM | 大模型数据公司(Scale AI、Mercor、Surge AI 等)的由来、现状与演变
llm
DO_Community1 天前
WorkBuddy 接入自定义模型教程:接入 GPT、Claude 等大模型
人工智能·llm·agent
ZhengEnCi1 天前
2026年10月AI大事盘点:世界模型、开源万亿参数与智能体激战
人工智能·llm·ai编程
ZhengEnCi1 天前
想让AI能力翻倍需要多少数据:874条专家轨迹的后训练杠杆效应
llm·agent·强化学习
liferecords1 天前
预算只够升级 10% 的查询,该升级谁?金融文档 QA 的Token分配课
llm·rag·金融科技·智能文档
Eloudy1 天前
SGLang 的组成结构与基本工作原理
llm·gpu·sglang
得物技术2 天前
Jev 实战:为AI工作流引入轻量决策层 x10倍提速|得物技术
python·llm·测试