Der lokale Einsatz erfordert besondere Aufmerksamkeit:
- Hardware-SchwelleMuss mit einer RTX 3090 oder einer höheren Grafikkarte mit etwa 60 GB Videospeicher ausgestattet sein, um die Modelldatei vollständig zu laden.
- Vorbereitung der LagerungEs wird empfohlen, mehr als 100 GB SSD-Speicherplatz zu reservieren, da der Ladevorgang des Modells mehrere Stunden dauern kann!
- SystemabhängigkeitCUDA 11.7+ und der entsprechende Grafikkartentreiber sind erforderlich, für Windows-Benutzer wird eine WSL2-Umgebung empfohlen.
Der Ansatz eignet sich besonders für drei Arten von Szenarien:
- Datenschutzsensible Anwendungen: z. B. Umgang mit kontrollierten Informationen wie Krankenakten, Finanzdaten usw.
- Szenarien mit hohen EchtzeitanforderungenIndustrielle Qualitätskontrolle, Hochfrequenzhandel und andere Aufgaben, die Reaktionen im Sekundenbereich erfordern
- Kundenspezifische EntwicklungsanforderungenUnterstützung für sekundäre Entwicklungen wie die LoRA-Feinabstimmung oder die quantitative Verdichtung des Modells.
Es ist erwähnenswert, dass die lokale Bereitstellung die Netzwerklatenz eliminiert, aber den Vorteil der kontinuierlichen Aktualisierung der Modelle in der Cloud verliert, und dass die Nutzer ihre eigenen Modellversionen pflegen müssen. Der "Nevermind"-Client bietet grundlegende Modellaktualisierungs-Push-Funktionen, aber größere Aktualisierungen müssen weiterhin manuell heruntergeladen werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFree QWQ: Unbegrenzte kostenlose Aufrufe der Qwen3/QwQ-32B API-Schnittstellen.Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Überlegungen gibt es für den lokalen Einsatz des Modells QwQ-32B? Welches sind die Szenarien für diesen Ansatz?
