QwQ-32B-GGUF模型部署

        由于硬件只有两张4090卡，但是领导还想要满血版32b的性能，那就只能部署GGUF版。据说QwQ-32B比Deepseek-R1-32b要更牛逼一些，所以就选择部署QwQ-32B-GGUF，根据最终的测试--针对长文本（3-5M大小）的理解，QwQ-32B-GGUF确实要比Deepseek-R1-32b-GGUF好一些。

        这里说一下QwQ-32B-GGUF与原版QwQ-32B的区别：

1. 文件格式与存储优化

• QwQ-32B 是阿里官方发布的原始模型，通常以 PyTorch 权重文件（如 .bin 或 .safetensors）形式存储，需依赖深度学习框架（如 Hugging Face Transformers）加载 。

• QwQ-32B-GGUF 是 QwQ-32B 经过 GGUF 格式转换后的版本，采用二进制存储，优化了数据结构与内存映射（mmap），显著提升加载速度和内存效率，特别适合本地部署 

  • 优势：

    • 单文件部署，无需额外依赖库；

    • 支持量化（如 4-bit Q4_K_M），显存需求低至 8GB；

    • 通过 llama.cpp 或 Ollama 直接运行，无需复杂配置。

2. 部署场景与硬件要求

• QwQ-32B

  • 适用场景：研究级开发、全精度推理、微调训练；

  • 硬件要求：需较高显存的 GPU（如 24GB 显存的 RTX 3090/4090）或云端算力；

  • 部署方式：通过 Transformers 库或 vLLM 框架启动服务 。

• QwQ-32B-GGUF

  • 适用场景