《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称 项目名称
1.【人脸识别与管理系统开发 2.【车牌识别与自动收费管理系统开发
3.【手势识别系统开发 4.【人脸面部活体检测系统开发
5.【图片风格快速迁移软件开发 6.【人脸表表情识别系统
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发 8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统
9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统 10.【基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统
11.【基于深度学习的安全帽目标检测系统 12.【基于深度学习的120种犬类检测与识别系统
13.【基于深度学习的路面坑洞检测系统 14.【基于深度学习的火焰烟雾检测系统
15.【基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统 16.【基于深度学习的舰船目标分类检测系统
17.【基于深度学习的西红柿成熟度检测系统 18.【基于深度学习的血细胞检测与计数系统
19.【基于深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统 20.【基于深度学习的水稻害虫检测与识别系统
21.【基于深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统 22.【基于深度学习的路面标志线检测与识别系统
23.【基于深度学习的智能小麦害虫检测识别系统 24.【基于深度学习的智能玉米害虫检测识别系统
25.【基于深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统 26.【基于深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统
27.【基于深度学习的人脸面部表情识别系统 28.【基于深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统
29.【基于深度学习的智能肺炎诊断系统 30.【基于深度学习的葡萄簇目标检测系统
31.【基于深度学习的100种中草药智能识别系统 32.【基于深度学习的102种花卉智能识别系统
33.【基于深度学习的100种蝴蝶智能识别系统 34.【基于深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统
35.【基于与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统 36.【基于深度学习的智能草莓病害检测与分割系统
37.【基于深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统 38.【基于深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统
39.【基于深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统 40.【基于深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统
41.【基于深度学习的遥感地理空间物体检测系统 42.【基于深度学习的无人机视角地面物体检测系统
43.【基于深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统 44.【基于深度学习的野外火焰烟雾检测系统
45.【基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统 46.【基于深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统
47.【基于深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统 48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统 50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统 52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统 54.【基于深度学习的水果智能检测系统
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统 56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统 58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测 60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统 62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统 64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统 66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统 68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统 70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统
71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统 72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统
73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统 74.【基于深度学习的水面垃圾智能检测识别系统
75.【基于深度学习的遥感视角船只智能检测系统 76.【基于深度学习的胃肠道息肉智能检测分割与诊断系统
77.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统 78.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统
79.【基于深度学习的果园苹果检测与计数系统 80.【基于深度学习的半导体芯片缺陷检测系统
81.【基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测与诊断系统 82.【基于深度学习的运动鞋品牌检测与识别系统
83.【基于深度学习的苹果叶片病害检测识别系统 84.【基于深度学习的医学X光骨折检测与语音提示系统
85.【基于深度学习的遥感视角农田检测与分割系统 86.【基于深度学习的运动品牌LOGO检测与识别系统
87.【基于深度学习的电瓶车进电梯检测与语音提示系统 88.【基于深度学习的遥感视角地面房屋建筑检测分割与分析系统
89.【基于深度学习的医学CT图像肺结节智能检测与语音提示系统 90.【基于深度学习的舌苔舌象检测识别与诊断系统
91.【基于深度学习的蛀牙智能检测与语音提示系统 92.【基于深度学习的皮肤癌智能检测与语音提示系统

二、机器学习实战专栏【链接】,已更新31期,欢迎关注,持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】,持续更新中~

《------正文------》


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本文主要介绍如何在本地计算机上可视化部署阿里最新发布的Qwen3大模型,小伙伴们一起体验起来吧~

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1.安装ollama

首先,进入ollama官网:https://ollama.com/,点击Download,下载自己系统对应的ollama,并安装。
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2.下载Qwen3

在ollama官网,点击上方的Models,会出现很多模型列表。我们直接点击第二个qwen3
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在左侧的下拉框可以选择qwen3的不同模型大小,我们这里直接选择8b的进行下载。点击箭头处的复制命令按钮,复制一下运行模型的命令ollama run qwen3
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然后在电脑开始菜单栏。输入cmd回车,打开电脑终端;
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在打开的电脑终端,粘贴刚才复制的命令,之后回车:
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然后会自动下载模型,模型下载后,会自动运行。之后在终端可以开始对话,如下:
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技巧:在输入的问题后面,加上/think 或者/nothink 可以切换是否开启模型的思考模式。/nothink 表示不思考。

不开启思考模式,测试如下:
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3.界面运行Qwen3

上述方法可以在终端进行对话,但是看起来不太友好。下面chatwise来进行qwen3的可视化运行。
打开chatwise官网:https://chatwise.app/。下载并安装chatwise。
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然后,我们就可以在chatwise里选择ollama下载好的模型,愉快的对话啦,如下:
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千问3的知识库截止2024年4月,看来这模型也是耗费了不少时间才训练出来的,要不然也不会知识库也不会只更新到了2024年4月。

好了,基于上述步骤,我们的qwen3大模型就在本地部署好了。小伙伴们,愉快的玩起来吧~


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好了,这篇文章就介绍到这里,喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注,更多精彩内容持续更新~~
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