Qwen3-Coderをローカルに展開するには、主に3つの方法があります：
- オーラマ・プログラムOllamaのバージョン0.6.6以上が必要です。
ollama serve延期ollama run qwen3:8bモデルのロードモデルは/set parameter num_ctx 40960コンテキストの長さを調整すると、APIのアドレスは次のようになる。http://localhost:11434/v1/ラピッドプロトタイピングに適している。 - llama.cppプログラムGGUFフォーマットのモデルをダウンロードする必要があり、スタートアップコマンドには以下のような最適化パラメータが含まれている。
--temp 0.6 --top-k 20 -c 40960など、ローカルGPUリソース（NVIDIA CUDAまたはAMD ROCm）を最大限に使用し、デフォルトで8080番ポートを使用します。 - トランスフォーマーHuggingFace リポジトリから直接ロードするには
AutoModelForCausalLMインターフェイスを備え、フル・プレシジョンおよびクォンタイズド（4bit/8bit）ローディングに対応。7Bモデルをスムーズに動作させるには、少なくとも16GBのビデオメモリが必要。
推奨構成：NVIDIA RTX 3090以上のグラフィックカード、Ubuntu 22.04システム、Python 3.10環境。初めて導入する場合は、ハードウェアのストレスを軽減するために、ModelScopeから事前に定量化されたモデルをダウンロードすることをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。Qwen3-Coder: オープンソースコード生成とインテリジェントプログラミングアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Qwen3-Coderのローカル開発環境をデプロイする方法を教えてください。
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