QWQ 32B：Ollama本地AI推理新选择与多GPU配置指南

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）正以前所未有的速度发展。Ollama平台上的QWQ 32B模型的出现，为本地AI推理带来了新的可能性。QWQ 32B不仅是一款强大的推理模型，更被誉为媲美DeepSeek 671R1的杰出之作，尤其是在处理复杂推理任务时，展现出卓越的性能。

本文将带您深入了解QWQ 32B，从其基本概念、性能优势到实际应用场景，进行全方位的解读。同时，我们还将分享如何在本地环境中高效部署和运行这一模型，充分利用您的计算资源。对于有更高性能需求的研究者，本文还将提供详细的多GPU配置指南，帮助您搭建强大的AI推理平台。

无论您是AI研究者、开发人员还是爱好者，本文都将为您提供有价值的参考和指导，助力您在本地环境中充分挖掘QWQ 32B的潜力，开启AI推理的新篇章。

QWQ 32B是什么？

QWQ 32B是Ollama平台推出的一个大型语言模型，参数规模达到了320亿。

它被设计用于执行复杂的推理任务，并且据称其性能可以与deepseek 671R1相媲美。这意味着 QWQ 32B 在数学推理、代码生成和常识性问题解决等方面都具备强大的能力。

与传统的LLM相比，QWQ 32B 强调了通过强化学习来提升模型的推理能力。这使得它能够更好地理解和处理复杂的问题，并给出更准确和可靠的答案。此外，QWQ 32B 还是一个开源的模型，用户可以自由地使用、修改和分发它。

QWQ 32B 的性能表现

根据QWQ官方提供的数据， QWQ 32B 在一系列基准测试中表现出色。

特别是在数学推理和代码生成方面，它的性能甚至超越了一些更大的模型。这意味着 QWQ 32B 可以在资源有限的环境中提供强大的 AI 推理能力，例如在本地计算机或边缘设备上。

以下表格展示了 QWQ 32B 与其他模型的性能对比：

这些数据表明， QWQ 32B 在多个方面都具备领先的性能，使其成为一个非常有吸引力的选择。

QWQ 32B 的应用场景

QWQ 32B 具有广泛的应用场景，包括：

• 数学推理： 可以用于解决各种数学问题，例如代数、几何和微积分。
• 代码生成： 可以用于生成各种编程语言的代码，例如 Python、Java 和 C++。
• 常识推理： 可以用于解决各种常识性问题，例如回答问题、进行总结和生成文本。
• 教育辅导： 为学生提供个性化的辅导，解答问题、提供学习建议，甚至生成定制化的学习材料。
• 内容创作： 辅助作家、编辑和营销人员进行内容创作，例如生成文章、撰写广告文案和设计营销活动。
• 智能客服： 用于构建智能客服系统，自动回复用户问题，提供技术支持和解决问题。

准备工作

在开始部署 QWQ 32B 之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统： 支持 Windows、macOS 和 Linux。
• 硬件： 至少 11GB 或 12GB 显存的 NVIDIA GPU（推荐 RTX 3090 或更高型号）。
• 软件： 安装 Ollama 平台（版本需支持 QWQ 32B）。

满足以上要求后，您可以按照以下步骤进行部署。

下载 QWQ 32B 模型

打开 Ollama 平台，搜索 QWQ 32B 模型，并点击下载按钮。

请注意， OLLAMA平台内目前存在多个tag，preview是老版本，需要选择准确的版本进行下载。

您也可以通过命令行下载 QWQ 32B 模型：

ollama pull qwq:32b

运行 QWQ 32B 模型

下载完成后，您可以使用以下命令来运行 QWQ 32B 模型：

ollama run qwq:32b

运行后，您就可以在命令行中与 QWQ 32B 模型进行交互了。当然，Ollama也支持图形界面进行交互，例如Open WebUI。

Open WebUI设置:

• 温度设置: 0.6
• Top P: 0.95

验证 QWQ 32B 模型

为了验证 QWQ 32B 模型是否成功部署，您可以尝试向它提出一些问题，例如：

• "1+1 等于几？"
• "如何用 Python 编写一个 Hello World 程序？"
• "总结一下《哈姆雷特》的剧情。"

如果 QWQ 32B 模型能够给出准确和合理的答案，那么恭喜您，您已经成功部署了 QWQ 32B 模型！

安装必要的依赖

多 GPU 配置需要安装额外的依赖项，例如 CUDA 和 cuDNN。请参考 NVIDIA 官方文档进行安装。

配置 Ollama 平台

编辑 Ollama 平台的配置文件，启用多 GPU 支持。具体的配置方法请参考 Ollama 平台的官方文档，其中proxmox lxc docker 是一种可选的安装方式。

您也可以在Digital Spaceport找到对应的视频和文章，并参考其网站digitalsport.com安装everything for setting up a Proxmox LXC docker.

运行 QWQ 32B 模型

配置完成后，您可以使用以下命令来运行 QWQ 32B 模型：

ollama run --gpus all qwq:32b

这将使 Ollama 平台能够利用所有可用的 GPU 来加速推理。

验证多 GPU 配置

为了验证多 GPU 配置是否生效，您可以使用 nvidia-smi 命令来查看 GPU 的利用率。如果多个 GPU 都处于高负荷状态，那么恭喜您，您已经成功配置了多 GPU 支持！