使用qwen.cpp 项目提升 14b 模型的推理速度, 视频播放量 1584、弹幕量 0、点赞数 18、投硬币枚数 7、收藏人数 61、转发人数 5, 视频作者 AI日日新, 作者简介 ,相关视频:阿里发布通义千问大模型的int8版本,在钉钉群中使用自定义机器人来获取消息提醒,4000元部署qwq满血
# run the inference,注意Qwen模型要使用chatml prompt 模版 main.exe -m Path_To_Qwen/ggml-model-q5_k_m.gguf -n 512 --chatml python convert-hf-to-gguf.py /mnt/lxxxx/best_checkpoint 注意:这个脚本只支持huggingface模型转为gguf,如果是pytorch就不行了 qwen.cpp转换 pip install transformers>=...
比如,使用cpp部署qwen-14B大模型,-t=q4_0,加载占用显存大致为10G左右 2.5. 使用gglm文件推理 ./build/bin/main -m chatglm-ggml.bin -i 3. Python调用cpp模型 3.1. 安装llm_cpp 注意:qwen.cpp在编译前需要修改CMakeLists.txt,在文件中加一行代码(参考:github.com/QwenLM/qwen.),不然可能无法编译通过:...
1. 在modelscope上将Qwen2.5-7B-Instruct下载下来。 2. 在ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C++下载llama.cpp。 3. 编译llama.cpp,通常到目录下执行 mkdir build、cd build、cmake .. 、make -j8一套下来就可以,在./build/bin下会生成很多可执行文件。 4. 在llama.cpp工程下找到convert_hf_to_...
开发者还可以通过阿里云百炼平台调用API，并推荐使用SGLang、vLLM等框架进行部署。对于希望在本地体验的用户，Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp、KTransformers等工具也已提供支持。普通用户则可以通过通义官网或app直接体验，夸克也即将接入。上手实测，一样聪明也一样笨 每次新模型都少不了实测环节，不过老实说现在大...
下载模型权重（如Qwen3-8B），通过vLLM或llama.cpp运行，推荐A100GPU以支持30B-A3B; 输入提示或多模态任务（如“生成Python脚本并推送到GitHub”），通过MCP调用工具执行; 使用Qwen Chat App（iOS/Android）体验预训练模型，或通过API集成至应用。社区建议为MCP配置明确工具权限以确保安全，并测试4-bit量化以降低...
目前，Qwen3系列模型已在Hugging Face、ModelScope和Kaggle等平台上开源，均遵循Apache 2.0许可证。在部署方面，其博客提到，建议开发者使用SGLang和vLLM等框架，并推荐本地部署的开发者使用Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp等工具。值得一提的是，Qwen3模型采用了不同的命名方案，后训练模型不再使用“-Instruct”...
您还可以通过其兼容 OpenAI 的 API 访问 ollama 服务。请注意,您需要 (1) 在使用 API 时保持 ollama serve 运行,(2) 在使用此 API 之前执行 ollama run qwen2.5:7b 以确保模型检查点已准备好。 更多详情,请访问 ollama.ai。 llama.cpp 下载我们提供的 GGUF 文件或自己创建,然后可以使用最新版本的 llama...
在部署方面，官方推荐使用 SGLang 和 vLLM 等推理框架，以获得更好的性能和易用性。对于本地部署场景，Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp 以及 KTransformers 等工具也提供了便捷的支持。Qwen3 强大的背后，离不开多阶段的预训练和后训练 在模型预训练方面，Qwen3 相比之前的 Qwen2.5 有了大幅提升。此前 Qwen...
对于部署，Qwen团队建议使用 SGLang 和 vLLM 等框架。对于本地使用，他们强烈推荐使用 Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp 和 KTransformers 等工具。这些选项确保用户可以轻松地将 Qwen3 集成到他们的工作流程中，无论是在研究、开发还是生产环境中。此外，技术团队还表示他们已经优化了 Qwen3 模型的编码和代理能力...