大家好，我是AI研究者， 今天教大家部署 一個阿里云通義千問大模型。
QwQ大模型簡介
QwQ是由阿里云通義千問（Qwen）團隊推出的開源推理大模型，專注于提升AI在數學、編程和復雜邏輯推理方面的能力。其核心特點包括：
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深度自省能力
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能夠主動質疑自身假設，進行多輪自我反思，優化推理過程，類似于人類的深度思考模式16。
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在解決“猜牌問題”等復雜邏輯推理任務時，展現出類似人類的逐步分析能力9。
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對標OpenAI o1模型
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在MATH-500評測中達到90.6%的準確率，超越OpenAI的o1-preview和o1-mini模型17。
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在編程任務（LiveCodeBench）和研究生級科學推理（GPQA）測試中表現優異7。
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高效架構設計
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采用動態推理路徑，根據問題復雜度調整計算深度，提高效率1。
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僅325億參數（QwQ-32B-Preview），在較小規模下實現高性能推理8。
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開源與易用性
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阿里云首個開源AI推理模型，支持本地部署及二次開發，適用于科研、教育、編程輔助等場景36。
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當前局限性
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語言切換時可能出現表達不連貫7。
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復雜邏輯推理時可能陷入循環思考9。
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QwQ的推出標志著國產大模型在推理能力上的重要突破，尤其在數學和編程領域展現出接近研究生水平的分析能力。
部署步驟
首先需要安裝ollama，這個在我之前的文章已經講到了，這里就不在贅述。
我們進入到ollama的官網：
https://ollama.com/
找到上方的Models ，然后點擊
此時會跳轉到模型列表頁面：
點擊?qwq 鏈接進去，此時我們會看到下拉框中有各個版本的大模型，如下圖所示：
模型參數（1.5B、7B、8B等）是什么意思？
這些數字代表模型的?參數量（比如1.5B=15億，7B=70億），你可以簡單理解為模型的“腦細胞數量”：
- 參數越多?→ 模型越聰明（能處理復雜任務，比如寫代碼、邏輯推理），但需要的計算資源也越多。
- 參數越少?→ 模型更輕量（反應快、適合簡單任務），但對復雜問題可能表現一般。
舉個例子：
- 1.5B 模型 ≈ 一個“高中生”水平（能聊天、寫短文）。
- 7B 模型 ≈ “大學生”水平（能寫代碼、分析問題）。
- 70B 模型 ≈ “教授”水平（專業級回答，但需要頂級顯卡）。
K_M , fp 是什么意思？
q4_K_M, q8_0, fp16 這些指的是模型精度。這里的 q4 指的是 4bit 量化，q8 指的是 8bit 量化，fp16 就是原版模型。
因為量化都是有損的，只要把握數字越小，模型體積越小，所以模型能力會更弱這個邏輯就行。所以 q4 就是 QwQ32b 家族中，體積最小，性能有可能是最弱的那個（不排除 8bit 量化也都差不多的效果）。
我們部署就選用 32b-q4_K_M，選用它的原因很簡單， 體積小。耗能低。
?
?點進?32b-q4_K_M ， 找到右邊的復制 安裝命令：
打開cmd， 粘貼上面復制的命令， 等待下載。
等了很久，如果出現了 “unable to allocate CUDA0 buffer” ， 表示你的GPU內存不足。
然后運行 “nvidia-smi”， 查看 占用GPU的進程，然后全部關掉。
然后重新運行命令， 還是不行的話，就是機器跟不上了！
如果成功了，默認是運行了模型，直接可以在cmd輸入命令對話， 如果關掉了，下次運行就要輸入 運行模型命令：
ollama run 模型名稱
續航與散熱)
)
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