阿里开源「推理神器」QwQ-32B比肩deepseek满血版，0帧起手教你本地部署

阿里开源了一款能在笔记本上运行的「推理核弹」QwQ-32B！这款仅 320 亿参数的模型，竟在数学题、写代码等硬核任务中追平 6710 亿参数的行业顶流。更疯狂的是，你的 RTX4090 显卡就能跑出满血性能...

看到这个跑分这个配置谁不心动？作为AI玩家的我也迫不及待的试了一下，今天就手把手带大家本地部署一下

本地部署qwq32B

1. 访问https://ollama.com/，点击download（友情提醒，内存低于16G，就不要试了，会直接）

1. 选择对应的系统后点击下方的下载按钮

linux安装命令：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows和IOS的安装包点击对应的系统分别下载即可。如果下载不了的，可以后台私信我回复“本地部署包”获取。

1. 下载完成后，点击models，选择qwq模型

4、点击后面的复制，复制下载命令。

1. 确保桌面右下角有羊驼图标（表示ollama在运行），使用快捷键win+R（win10/11也可以在桌面底部搜索栏输入cmd），调出运行器，输入cmd，打开命令行终端。

1. 在终端输入命令：

ollama run qwq

等待进度条到100%后，即可开启与deepseek的对话。按Ctrl+d可以退出对话。重新执行命令：ollama run deepseek-r1:7b可以开启对话。

这时候我的内存已经快爆掉了，我的配置是i7-14代+16G内存+RTX4070显卡

如果你只是体验，那么到这个步骤就可以结束了。但是如果你想经常用，可以配置一个chatbox，也甚至挂载自己的本地知识库。不会的可以看这篇。（xxxx）

我这配置是玩不了了，只能火速卸载，也把卸载命令给大家

1. 查看模型列表

ollama list

1. 卸载模型

ollama rm qwq:latest

今天的分享就到这里，祝大家玩的尽兴！

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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