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        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：消费级硬件本地部署、边缘计算、低资源推理；

  • 硬件要求：支持量化后单卡（如 RTX 3060）甚至 CPU 运行；

  • 部署方式：通过 llama.cpp、LM Studio 或 Ollama 一键启动，适合无编程经验的用户 。

3. 性能与功能差异

• 推理速度 GGUF 版本因内存映射和量化技术，推理速度更快（30-40 tokens/秒），而原版在全精度下延迟较高 。

• 功能完整性

  • 原版 QwQ-32B 支持完整微调和工具集成（如代码执行、Agent 能力）；

  • GGUF 版本因格式限制，通常仅支持推理任务，无法直接微调。

• 量化灵活性 GGUF 提供多级量化（如 2-bit/4-bit/8-bit），用户可平衡速度与精度；原版需自行实现量化 。

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以上内容是来自deepseek的回答，下面进入主题如何基于两张4090部署QwQ-32B-GGUF。

一、下载模型

1、下载目录

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/QwQ-32B-GGUF.git

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 这是环境变量设置，用于指示 Git LFS 跳过自动下载大文件（即“smudge”阶段）。此时大文件会被替换为轻量级指针文件（约 1KB），而非实际内容。因为该地址下有很多量化的版本。

2、下载指定文件

nohup git lfs pull --include="qwq-32b-q8_*" > lfs_pull.log 2>&1 &

下载q8_0量化版本，并设置后台下载

3、合并模型文件

下载完之后，发现是由多个文件分片组成的，需要合并为一个文件，可使用如下命令：

./llama-gguf-split --merge qwq-32b-q8_0-00001-of-00009.gguf qwq-32b-q8_0.gguf

这里使用的官方推荐的llama-gguf-split命令进行合并，只需指定第一个分片即可。

二、启动模型

经过各种参数调试，最终使用如下命令，上传并理解5M左右的长文本，不会包显存溢出异常

numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./bin/llama-server -m /data/servers/QwQ-32B-GGUF/qwq-32b-q8_0.gguf --ctx-size 16000 --n-gpu-layers 99 --tensor-split 24,24 --batch-size 128 --no-mmap --mlock --parallel 1 --host 0.0.0.0 --port 8000 --temp 0.3 --top-k 38 --repeat-penalty 1.2 --mirostat 2 --mirostat-lr 0.1 --flash-attn 

以下是该命令中关键参数的详细解析，结合 NUMA 绑定、大模型推理优化及服务器配置三方面进行说明：

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一、NUMA 绑定优化

1. numactl --cpunodebind=0 --membind=0

   • 作用：将进程的 CPU 和内存绑定到 NUMA 节点 0，避免跨节点访问内存导致的延迟。

   • 适用场景：多核服务器中，若模型推理对内存带宽敏感（如大模型），绑定到同一 NUMA 节点可提升性能 10%~30%。

二、模型加载与GPU卸载

1. -m /data/servers/QwQ-32B-GGUF/qwq-32b-q8_0.gguf

   • 作用：指定 GGUF 格式的量化模型路径。q8_0 表示 8 位整数量化，平衡精度与显存占用。

2. --n-gpu-layers 99

   • 作用：将模型的前 99 层卸载到 GPU 计算，剩余层使用 CPU 推理。数值越大，GPU 显存占用越高。

3. --tensor-split 24,24

   • 作用：在多 GPU 环境下按比例分配张量。此处表示两块 GPU 各分配 24GB 显存。

三、内存与性能优化

1. --ctx-size 16000

   • 作用：设置上下文窗口大小为 16000 tokens。适用于长文本推理，但需更多显存（每 1000 tokens 约需 1GB）。

2. --batch-size 128

   • 作用：批量处理 128 个 tokens，提升吞吐量。过大可能导致 OOM，需根据显存调整。

3. --no-mmap --mlock

   • 作用：禁用内存映射，强制锁定模型到物理内存，避免换出到磁盘。

四、服务器与推理参数

1. --host 0.0.0.0 --port 8000

   • 作用：监听所有 IP 的 8000 端口，允许外部访问服务。

2. --temp 0.3 --top-k 38

   • 作用：

     • --temp 0.3：降低生成随机性（值越小越确定，如问答任务）；

     • --top-k 38：仅从概率最高的 38 个候选词中采样，避免低质量输出。

3. --mirostat 2 --mirostat-lr 0.1

   • 作用：启用 Mirostat 2.0 算法，动态调整生成多样性，lr 为学习率，控制调整幅度。

4. --flash-attn

   • 作用：启用 Flash Attention 优化，加速注意力计算，降低显存占用 20%~40%。

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三、调用

1、非流式调用

curl -X POST "http://192.168.1.50:8000/v1/chat/completions" \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"messages": [{"role": "user", "content": "中国的首都是哪里？"}],"model": "/data/servers/QwQ-32B-GGUF/qwq-32b-q8_0.gguf","temperature": 0.7}'  

2、流式调用

curl -X POST "http://192.168.1.50:8000/v1/chat/completions" \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"stream": true,"messages": [{"role": "user", "content": "中国的首都是哪里？"}],"model": "/data/servers/QwQ-32B-GGUF/qwq-32b-q8_0.gguf","temperature": 0.7}'

OK，大功告成！