本地部署Qwen3-Coder主要有三种途径：
- Ollama方案：需要安装0.6.6及以上版本的Ollama，运行
ollama serve后通过ollama run qwen3:8b加载模型。可通过/set parameter num_ctx 40960调整上下文长度，API地址为http://localhost:11434/v1/，适合快速原型开发。 - llama.cpp方案：需下载GGUF格式模型，启动命令包含多项优化参数如
--temp 0.6 --top-k 20 -c 40960等，可最大化利用本地GPU资源(NVIDIA CUDA或AMD ROCm)，服务端口默认8080。 - Transformers原生部署：通过HuggingFace仓库直接加载，使用
AutoModelForCausalLM接口，支持全精度(full precision)和量化(4bit/8bit)加载。需要至少16GB显存才能流畅运行7B模型。
推荐配置：NVIDIA RTX 3090及以上显卡，Ubuntu 22.04系统，Python 3.10环境。首次部署建议从ModelScope下载预量化模型减轻硬件压力。
本答案来源于文章《Qwen3-Coder：开源代码生成与智能编程助手》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何部署Qwen3-Coder的本地开发环境？
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil