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：

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：

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，详细介绍在Linux下的转换过程。

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_downloadmodel_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 clonellama.cpppip 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

wgetllamafile-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

./Qwen2.5-3B.llamafile

双击Qwen2.5-3B.llamafile.exe 后的命令行显示画面

我的 i5 笔记本纯 CPU 运行也能达到 7 tokens/秒

三、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：

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。

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