随着通义千问开源版的发布，越来越多的用户希望能在本地部署这款优秀的中文大模型。然而，传统的部署方式往往需要复杂的环境配置，让很多非技术背景的用户望而却步。今天，我要向大家介绍一个革命性的方案：将通义千问转换为Llamafile格式，实现真正的一键运行！
有关 llamafile 的特点，我在上周的文章中做过总结。这次我给大家带来的是著名的中文开源大模型“通义千问”的本地一键运行解决方案。
为什么选择通义千问？
通义千问（Qwen）是阿里云开源的大语言模型，具有以下特点：
- 强大的中文理解能力：针对中文场景深度优化
- 开源免费：可以自由部署和使用
- 持续更新：版本迭代快，性能不断提升
- 社区活跃：有大量中文用户分享使用经验
一、为什么选择Llamafile部署方案？
相比于传统的Ollama和llama.cpp部署方式，Llamafile具有以下突出优势：
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一键运行，对通义千问用户特别友好
- 无需安装Python、CUDA等复杂环境
- 无需配置模型参数
- 双击即可运行，像运行微信一样简单
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适合普通用户的硬件要求
- 支持在普通笔记本上运行
- 无需GPU，CPU即可运行
- 优化后的通义千问3B版本仅需4GB内存
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全平台支持
- Windows用户可以直接双击exe文件运行
- Mac用户可以直接在终端运行
- Linux用户可以通过命令行启动
二、实战：将通义千问转换为Llamafile
下面我们以广受欢迎的中文大模型通义千问(Qwen2.5-3B)为例，详细介绍转换过程。
步骤1：下载Hugging Face模型
首先需要从Hugging Face下载模型文件：
from huggingface_hub import snapshot_download
model_id = "Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct"
print("Downloading model: "+model_id)
snapshot_download(repo_id=model_id, local_dir="Qwen2.5-3B", local_dir_use_symlinks=False, revision="main")
步骤2：转换为llama.cpp格式
2.1 准备环境
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
pip install -r requirements.txt
2.2 转换为GGUF格式
下面的命令会将模型转换为GGUF格式。
python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py ./Qwen2.5-3B --outfile Qwen2.5-3B.gguf --outtype q8_0
以下是转换完成的画面。
步骤3：生成Llamafile
3.1 下载Llamafile运行时
wget https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile/releases/download/0.8.16/llamafile-0.8.16.zip
unzip llamafile-0.8.16.zip
3.2 转换为Llamafile格式
./llamafile-0.8.16/bin/llamafile-convert Qwen2.5-3B.gguf
转换完成后，你将得到Qwen2.5-3B.llamafile文件。
运行方法
- Linux/MacOS：
./Qwen2.5-3B.llamafile - Windows：
将文件重命名为Qwen2.5-3B.llamafile.exe后双击运行
三、读者福利
考虑到很多通义千问的用户可能不太熟悉命令行操作，我们已经为大家准备好了转换后的文件。关注我的"非架构"公众号，即可获取百度网盘下载地址。在公众号后台回复"通义千问"或者“tongyi”，就能收到下载链接。
四、总结与展望
通过Llamafile格式，我们终于可以像运行普通软件一样使用通义千问了！这不仅让AI技术变得更加平民化，也为通义千问这样优秀的中文模型提供了更好的使用体验。
未来，我们期待看到：
- 通义千问更多版本的Llamafile格式支持
- 更好的中文交互体验优化
- 更多本地化应用场景
让我们一起见证AI技术在中文社区的进一步普及！
补充说明：本教程以通义千问3B版本为例，更大的模型（如7B、14B版本）也可以使用相同的方法转换，但需要相应更多的系统内存。建议根据自己的电脑配置选择合适的模型版本。
标签：通义,Llamafile,模型,HuggingFace,Qwen2.5,3B,llamafile,千问 From： https://blog.csdn.net/surfirst/article/details/143686846