Blog

Cách Chạy QwQ-32B Tại Địa Phương: Hướng Dẫn Từng Bước

中村 拓也

中村 拓也

17 tháng 6 2025

Cách Chạy QwQ-32B Tại Địa Phương: Hướng Dẫn Từng Bước

Bạn có bao giờ muốn chạy một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ trên máy tính của mình không? Giới thiệu QwQ-32B, mô hình LLM mới nhất và mạnh mẽ nhất của Alibaba hiện có. Dù bạn là một nhà phát triển, nhà nghiên cứu hay chỉ là một người đam mê công nghệ, việc chạy QwQ-32B cục bộ có thể mở ra một thế giới cơ hội—from việc xây dựng các ứng dụng AI tùy chỉnh đến việc thử nghiệm với các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước một. Chúng tôi sẽ sử dụng các công cụ như Ollama và LM Studio để làm cho việc cài đặt trở nên dễ dàng nhất có thể.

Vì bạn muốn sử dụng API với Ollama với một Công cụ Kiểm Tra API, đừng quên kiểm tra Apidog. Đây là một công cụ tuyệt vời để tối ưu hóa quy trình làm việc với API của bạn, và điều tốt nhất là? Bạn có thể tải về miễn phí!

Hình ảnh giao diện Apidog
button

Chuẩn bị để bắt đầu chưa? Hãy bắt tay vào làm!

1. Hiểu về QwQ-32B?

Trước khi chúng ta đi vào các chi tiết kỹ thuật, hãy dành một chút thời gian để hiểu QwQ-32B là gì. QwQ-32B là một mô hình ngôn ngữ tiên tiến với 32 tỷ tham số, được thiết kế để xử lý các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên phức tạp như tạo văn bản, dịch thuật và tóm tắt. Đây là một công cụ linh hoạt cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang tìm cách đẩy ranh giới của AI.

hình ảnh điểm chuẩn qwq-32b

Chạy QwQ-32B cục bộ giúp bạn kiểm soát hoàn toàn mô hình, cho phép bạn tùy chỉnh để phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể mà không phải dựa vào các dịch vụ đám mây. Bảo mật, Tùy chỉnh, Chi phí-hiệu quả, và Truy cập Offline là một vài trong số nhiều tính năng mà bạn có thể tận dụng khi chạy mô hình này cục bộ.

2. Điều kiện tiên quyết

Máy tính của bạn sẽ cần đáp ứng các yêu cầu sau trước khi bạn có thể chạy QwQ-32B cục bộ:

3. Chạy QwQ-32B cục bộ bằng cách sử dụng Ollama

Ollama là một framework nhẹ nhàng giúp đơn giản hóa quá trình chạy các mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ. Đây là cách cài đặt:

Hình ảnh trang web Ollama

Bước 1: Tải xuống và cài đặt Ollama:

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh  

ollama --version

Bước 2: Tìm mô hình QwQ-32B

hình ảnh tìm mô hình qwq-32b

Bước 3: Tải mô hình QwQ-32B

ollama pull qwq:32b
ollama list
hình ảnh cài đặt qwq-32b

Bước 4: Chạy mô hình QwQ-32B

Chạy mô hình trong terminal:

ollama run qwq:32b

Sử dụng Giao diện Chat Tương tác:

4. Chạy QwQ-32B cục bộ bằng cách sử dụng LM Studio

LM Studio là một giao diện thân thiện cho việc chạy và quản lý các mô hình ngôn ngữ cục bộ. Đây là cách thiết lập:

Hình ảnh trang web LM Studio

Bước 1: Tải xuống LM Studio:

Bước 2: Cài đặt LM Studio:

Bước 3: Tìm và Tải mô hình QwQ-32B:

Hình ảnh tìm mô hình qwq-32b

Bước 4: Chạy QwQ-32B Cục bộ trong LM Studio

Hình ảnh giao diện LM Studio

5. Tối ưu hóa quy trình phát triển API với Apidog

Tích hợp QwQ-32B vào các ứng dụng của bạn yêu cầu quản lý API hiệu quả. Apidog là một nền tảng phát triển API hợp tác tất cả trong một, giúp đơn giản hóa quy trình này. Các tính năng chính của Apidog bao gồm Thiết kế API, Tài liệu API và Gỡ lỗi API. Để làm cho quá trình tích hợp diễn ra suôn sẻ, hãy làm theo các bước sau để thiết lập Apidog để quản lý và kiểm tra các API của bạn với QwQ-32B.

Hình ảnh Apidog tất cả trong một
button

Bước 1: Tải xuống và Cài đặt Apidog

Bước 2: Tạo một Dự Án API Mới

Bước 3: Kết nối QwQ-32B với Apidog thông qua API cục bộ

Để tương tác với QwQ-32B thông qua một API, bạn cần phơi bày mô hình bằng cách sử dụng một máy chủ cục bộ. Sử dụng FastAPI hoặc Flask để tạo một API cho mô hình QwQ-32B cục bộ của bạn.

Ví dụ: Thiết lập một máy chủ FastAPI cho QwQ-32B:

from fastapi import FastAPI 
from pydantic import BaseModel 
import subprocess 

app = FastAPI() 

class RequestData(BaseModel): 
	prompt: str 
    
@app.post("/generate")
async def generate_text(request: RequestData): 
	result = subprocess.run( 
    	["python", "run_model.py", request.prompt], 
        capture_output=True, text=True    
    ) 
    return {"response": result.stdout} 
# Chạy với: uvicorn script_name:app --reload

Bước 4: Kiểm tra các cuộc gọi API với Apidog

Bước 5: Tự động hóa Kiểm tra và Gỡ lỗi API

🚀 Với Apidog, việc quản lý quy trình làm việc API trở nên dễ dàng, đảm bảo tích hợp mượt mà giữa QwQ-32B và các ứng dụng của bạn.

6. Mẹo để Tối ưu hóa Hiệu suất

Chạy một mô hình với 32 tỷ tham số có thể tiêu tốn tài nguyên. Dưới đây là một vài mẹo để tối ưu hóa hiệu suất:

7. Khắc phục các vấn đề thường gặp

Chạy QwQ-32B cục bộ đôi khi có thể gặp khó khăn. Dưới đây là một số vấn đề thường gặp và cách khắc phục chúng:

8. Suy nghĩ cuối cùng

Chạy QwQ-32B cục bộ là một cách mạnh mẽ để khai thác khả năng của các mô hình AI tiên tiến mà không cần phụ thuộc vào các dịch vụ đám mây. Với các công cụ như Ollama và LM Studio, quy trình này trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.

Và hãy nhớ rằng, nếu bạn đang làm việc với API, Apidog là công cụ bạn nên sử dụng để kiểm tra và tài liệu. Tải về miễn phí và nâng cao quy trình làm việc API của bạn lên tầm cao mới!

button

Thực hành thiết kế API trong Apidog

Khám phá cách dễ dàng hơn để xây dựng và sử dụng API

Đăng ký miễn phíTải xuống