大家好！今天给大家带来一篇超详细的教程，教你如何在自己的电脑上部署最新的通义千问Qwen3大模型。不需要任何编程基础，按照步骤来，你也能拥有一个私人AI助手！

一、Qwen3模型简介：AI界的"新宠儿"

通义千问Qwen3是阿里巴巴最新推出的开源大语言模型，它提供了多种不同规格的版本，从轻量级的0.6B到强大的235B-A22B，满足不同用户的需求。

Qwen3相比前代模型有哪些提升？

• 更强的推理和理解能力，更快速的回复速度
• 更出色的多语言支持（100+种语言）
• 国内第一款混合推理模型，意味着简单任务快速响应，复杂任务推理更深度，更可靠。
• 更好的代码生成能力
• 更高效的资源利用率
• 最重要的更强的原生的mcp支持能力

最令人惊喜的是，即使是小型号的Qwen3-4B，性能也能媲美Qwen2.5-72B-Instruct，这意味着普通家用电脑也能流畅运行高质量AI模型！

二、准备工作：硬件和软件要求

1. 硬件要求

不同规格的Qwen3模型对硬件要求不同：

模型版本	参数量	最低显存要求	推荐显卡
Qwen3-0.6B	0.6B	2GB	集成显卡或GTX 1650
Qwen3-1.7B	1.7B	4GB	GTX 1660Ti
Qwen3-4B	4B	8GB	RTX 3060
Qwen3-8B	8.2B	16GB	RTX 4070Ti
Qwen3-14B	14B	24GB	RTX 4090
Qwen3-32B	32B	48GB+	RTX 6000 Ada

2. 软件环境准备

我们将使用LM Studio来部署Qwen3，它是一个非常友好的本地大模型部署工具，支持Windows、Mac和Linux系统，界面直观，操作简单。

Windows系统安装步骤：

1. 下载LM Studio安装包

• 访问官方网站：https://lmstudio.ai/
• 点击"Download"下载Windows版本

1. 安装NVIDIA驱动和CUDA（如果使用NVIDIA显卡）

• 访问NVIDIA官网下载最新驱动
• 确保安装了兼容的CUDA版本

小白提示：如果不确定自己的驱动是否最新，可以下载"GeForce Experience"软件，它会自动检测并更新驱动。

三、安装LM Studio和部署Qwen3

1. 安装LM Studio

双击下载好的LM Studio安装包，按照提示完成安装。安装过程非常简单，只需点击"下一步"即可。

2. 下载Qwen3模型

1. 在LM Studio主界面，点击左侧的"Models"选项卡

2. 在搜索框中输入"Qwen3"

3. 从搜索结果中选择适合你电脑配置的Qwen3版本

   

   

4. 点击所选模型右侧的下载按钮

小白提示：首次下载模型可能需要较长时间（取决于网络速度和模型大小），请耐心等待。4B版本大约需要下载2GB左右的数据。

4. 加载模型并开始对话

1. 模型下载完成后，点击该模型顶部的"Load"按钮

   

2. 等待模型加载完成（可能需要几分钟，取决于电脑性能）

3. 加载完成后，点击左侧的"Chat"选项卡

4. 现在你可以开始与Qwen3对话了！

5. 开放api在cherrystudio中接入mcp使用（可选）

6. cherrystudio配置

配置完成

四、接入mcp

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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