阿里巴巴通义千问团队发布了Qwen2系列开源模型，该系列模型包括5个尺寸的预训练和指令微调模型：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的Llama3-70B等大模型。

老牛同学今天部署和体验Qwen2-7B-Instruct指令微调的中等尺寸模型，相比近期推出同等规模的开源最好的Llama3-8B、GLM4-9B等模型，Qwen2-7B-Instruct依然能在多个评测上取得显著的优势，尤其是代码及中文理解上。

特别注意： 虽然Qwen2开源了，但仍然需要遵循其模型许可，除Qwen2-72B依旧使用此前的Qianwen License外，其余系列版本模型，包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B以及Qwen2-57B-A14B等在内，均采用Apache 2.0许可协议。

下载Qwen2-7B-instruct模型文件

为了简化模型的部署过程，我们直接下载GGUF文件。

我们可以根据自己需要，选择下载其它版本的模型文件！

启动Qwen2-7B-Instruct大模型

GGUF模型量化文件下载完成后，我们就可以来运行Qwen2-7B大模型了。

在启动Qwen2-7B大模型之前，我们首先需要安装Python依赖包列表：

<code>pip install llama-cpp-python

pip install openai

pip install uvicorn

pip install starlette

pip install fastapi

pip install sse_starlette

pip install starlette_context

pip install pydantic_settings

然后打开一个Terminal终端窗口，切换到GGUF模型文件目录，启动Qwen2-7B大模型（./qwen2-7b-instruct-q5_k_m.gguf即为上一步下载的模型文件路径）：

# 启动Qwen2大模型

# n_ctx=20480代表单次回话最大20480个Token数量

python -m llama_cpp.server \

--host 0.0.0.0 \

--model ./qwen2-7b-instruct-q5_k_m.gguf \

--n_ctx 20480

Qwen2-7B-instruct 命令行对话客户端

<code># client.py

from openai import OpenAI

# 注意服务端端口，因为是本地，所以不需要api_key

client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1",code>

api_key="not-needed")code>

# 对话历史：设定系统角色是一个只能助理，同时提交“自我介绍”问题

history = [

{"role": "system", "content": "你是一个智能助理，你的回答总是容易理解的、正确的、有用的和内容非常精简."},

]

# 首次自我介绍完毕，接下来是等代码我们的提示

while True:

completion = client.chat.completions.create(

model="local-model",code>

messages=history,

temperature=0.7,

stream=True,

)

new_message = {"role": "assistant", "content": ""}

for chunk in completion:

if chunk.choices[0].delta.content:

print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)code>

new_message["content"] += chunk.choices[0].delta.content

history.append(new_message)

print("\033[91;1m")

user_input = input("> ")

if user_input.lower() in ["bye", "quit", "exit"]: # 我们输入bye/quit/exit等均退出客户端

print("\033[0mBYE BYE!")

break

history.append({"role": "user", "content": user_input})

print("\033[92;1m")

启动CLI对话客户端：python client.py

至此，我们可以与Qwen2-7B-Instruct进行对话，体验Qwen2大模型的魅力了。

如果我们主要是通过API的方式使用Qwen2大模型，那么Qwen2部署就到此结束了。

接下来的章节，我们部署WebUI对话客户端，通过Web界面的方式使用Qwen2大模型，并且可以分享出去~

Qwen2-7B-Instruct WebUI客户端

可以看到<code>Ollama的初始化页面，默认没有模型，需要选择，我们选择刚创建并部署的Qwen2-7B模型：

底部就是聊天输入框，至此可以愉快的与<code>Qwen2-7B聊天对话了：

总结：Qwen2-7B比Llama3-8B快

老牛同学验证和对比，在文本推理上，Qwen2-7B确实比Llama3-8B要快很多。后续老牛同学中文文本推理相关的API接口，就主要采用更快Qwen2-7B大模型了~

其他：Ollama工具常用用法

从上文的介绍可以看到，基于Ollama部署一个大模型的 Web 可视化对话机器人，还是非常方便。下面整理了部分Ollama提供的用法或者。

Ollama 命令工具

# 查看当前Ollama的模型

ollama list

# 增量更新当前部署的模型

ollama pull Qwen2-7B

# 删除一个模型文件

ollama rm Qwen2-7B

# 复制一个模型

ollama cp Qwen2-7B Qwen2-newModel

Ollama API结果返回

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{

"model": "Qwen2-7B",

"prompt":"为什么天空是蓝色的？"

}'

Ollama API聊天对话

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{

"model": "Qwen2-7B",

"messages": [

{ "role": "user", "content": "为什么天空是蓝色的？" }

]

}'

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