重磅！QwQ-32B 本地部署全攻略：用 Ollama 一键运行，轻松上手！

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想象一下，你的 AI 无需联网，就能流畅地回答问题，甚至生成代码、优化工作流。无论是 隐私保护、离线可用、低成本运行，还是 稳定无延迟，本地大模型的优势已经让越来越多的技术人跃跃欲试。
本教程学习如何在本地使用 Ollama 安装、设置和运行 QwQ-32B，并构建一个简单的 Gradio 应用程序。
今天的主角 QwQ-32B，正是本地部署的明星选手！QwQ-32B 是 Qwen 的推理模型，它旨在在复杂问题解决和推理任务中表现出色。尽管只有 320 亿个参数，但该模型在性能上与拥有 6710 亿个参数的更大模型 DeepSeek-R1 相当。
尽管其规模庞大，QwQ-32B 可以量化以在消费级硬件上高效运行。在本地运行 QwQ-32B 可让您完全控制模型执行，无需依赖外部服务器。以下是本地运行 QwQ-32B 的一些优点：

使用 Ollama 在本地设置 QwQ-32B

Ollama 通过处理模型下载、量化执行简化了在本地运行LLMs的过程。

步骤 1：安装 Ollama

下载并安装Ollama 。  

下载完成后，像安装其他应用程序一样安装 Ollama 应用程序。 

第 2 步：下载并运行 QwQ-32B

让我们测试设置并下载我们的模型。启动终端并输入以下命令来下载并运行 QwQ-32B 模型：

ollama run qwq:32b
QwQ-32B 是一个大型模型。如果您的系统资源有限，您可以选择较小的量化版本。例如，下面我们使用的Q4_K_M版本是 19.85GB 的模型，它在性能和大小之间取得了平衡：
ollama run qwq:Q4_K_M

步骤 3：在后台运行 QwQ-32B

要持续运行 QwQ-32B 并通过 API 为其提供服务，请启动 Ollama 服务器：

ollama serve

这将使该模型可用于下一节讨论的应用程序。

本地使用 QwQ-32B

现在 QwQ-32B 已经设置好了，让我们探索如何与它交互。

步骤 1：通过 CLI 运行推理

模型下载完成后，您可以直接在终端中与 QwQ-32B 模型进行交互：

ollama run qwqHow many r's are in the word "strawberry”?

模型响应通常是其思考响应（封装在<think> </think>标签中）然后是最终答案。

步骤 2：通过 API 访问 QwQ-32B

要将 QwQ-32B 集成到应用程序中，您可以将 Ollama API 与 curl 结合使用。在终端中运行以下 curl 命令。
curl -X POST http://localhost:11434/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{  "model": "qwq",  "messages": [{"role": "user", "content": "Explain Newton second law of motion"}],   "stream": false}'
curl是 Linux 原生的命令行工具，但也适用于 macOS。它允许用户直接从终端发出 HTTP 请求，使其成为与 API 交互的绝佳工具。

注意：确保正确放置引号并选择正确的本地主机端口以防止dquote出现错误。

步骤3：使用Python运行QwQ-32B

我们可以在任何集成开发环境（IDE）中运行Ollama。您可以使用以下代码安装Ollama Python包： 

pip install ollama

安装 Ollama 后，使用以下脚本与模型交互：

import ollamaresponse = ollama.chat(    model="qwq",    messages=[        {"role": "user", "content": "Explain Newton's second law of motion"},    ],)print(response["message"]["content"])
该ollama.chat()函数接收模型名称和用户提示，将其作为对话进行处理。然后脚本提取并打印模型的响应。

构建QwQ-32B 本地推理应用

我们可以使用 QwQ-32B 和 Gradio 创建一个简单的逻辑推理助手，它将接受用户输入的问题并生成结构化、合乎逻辑的响应。


此应用程序将使用 QwQ-32B 的分步思维方法提供清晰、合理的答案，使其可用于解决问题、辅导和 AI 辅助决策。


步骤 1：先决条件

在深入实施之前，让我们确保已经安装了以下工具和库：

  • Python 3.8+
  • Gradio：创建一个用户友好的网络界面。
  • Ollama ：一个本地访问模型的库

运行以下命令安装必要的依赖项：

pip install gradio ollama

安装上述依赖项后，运行以下导入命令：

import gradio as grimport ollamaimport re

步骤 2：使用 Ollama 查询 QwQ 32B

现在我们已经有了依赖关系，我们将构建一个查询函数将问题传递给模型并得到结构化的响应。

def query_qwq(question):    response = ollama.chat(        model="qwq",        messages=[{"role": "user", "content": question}]    )    full_response = response["message"]["content"]    # Extract the <think> part and the final answer    think_match = re.search(r"<think>(.*?)</think>", full_response, re.DOTALL)    think_text = think_match.group(1).strip() if think_match else "Thinking process not explicitly provided."    final_response = re.sub(r"<think>.*?</think>", "", full_response, flags=re.DOTALL).strip()    return think_text, final_response

该query_qwq()函数通过 Ollama 与 Qwen QwQ-32B 模型交互，发送用户提供的问题并接收结构化响应。它提取了两个关键组件：

  1. 思考过程：包括模型的推理步骤（摘自<think>…</think>标签）。
  2. 最终响应：此字段包含推理后的结构化的最终答案。（不包括<think>部分）

这将推理步骤和最终响应分开，确保模型得出结论的透明度。

步骤 3：创建 Gradio 界面

现在我们已经设置了核心功能，我们将构建 Gradio UI。

interface = gr.Interface(    fn=query_qwq,    inputs=gr.Textbox(label="Ask a logical reasoning question"),    outputs=[gr.Textbox(label="Thinking Process"), gr.Textbox(label="Final Response")],    title="QwQ-32B Powered: Logical Reasoning Assistant",    description="Ask a logical reasoning question and the assistant will provide an explanation.")interface.launch(debug = True)

这个 Gradio 界面设置了一个逻辑推理助手，它通过函数接收用户输入的逻辑推理问题，gr.Textbox()并使用该query_qwq()  函数进行处理。


最后，该interface.launch()函数启动启用了调试的 Gradio 应用程序，允许实时错误跟踪和日志以进行故障排除。

使用 Ollama 在本地运行 QwQ-32B 可实现私密、快速且经济高效的模型推理。


在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B 模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，比肩最强开源推理模型DeepSeek-R1：在测试数学能力的AIME24评测集上，以及评估代码能力的LiveCodeBench中，千问QwQ-32B表现与DeepSeek-R1相当，远胜于o1-mini及相同尺寸的R1蒸馏模型。

大模型正在变得越来越高效，硬件门槛也在降低，未来 “个人 AI” 的可能性正逐渐变为现实。


你怎么看 本地 AI 取代云端 API 这个趋势？你会考虑部署 QwQ-32B 作为自己的私人 AI 吗？


欢迎留言讨论！

（文：AI技术研习社）

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