通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4一键部署教程：Ubuntu 20.04环境3分钟搞定

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你是不是也对大模型感兴趣，想自己动手部署一个来玩玩，但又担心过程太复杂，被各种环境依赖和配置劝退？别担心，今天咱们就来点简单粗暴的。我手把手带你，在Ubuntu 20.04系统上，用大概三分钟的时间，把一个能直接对话的通义千问1.5-1.8B-Chat模型给跑起来。

这个教程最大的特点就是“省心”。我们不用从零开始安装Python、PyTorch，也不用去折腾复杂的模型量化过程。所有东西都已经打包好，做成一个现成的“镜像”。你只需要在支持GPU的云平台上点几下，然后执行几个简单的命令，一个带有Web界面的聊天机器人就准备好了。整个过程，就像安装一个普通软件一样简单。

在开始之前，我们需要一个带GPU的服务器环境。对于个人学习和小规模测试，使用云服务商提供的GPU实例是最方便快捷的选择。很多平台都提供了预装好环境的“镜像”，这能为我们节省大量时间。

这里，我们选择一个提供了“通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4”预置镜像的平台。GPTQ-Int4是一种模型量化技术，简单理解就是给模型“瘦身”，让它能在显存更小的GPU上运行，同时速度更快。1.8B的模型经过量化后，对显存的要求大大降低，通常一块8GB或更小显存的GPU就足够了。

关键步骤：

登录你选择的云平台控制台。
进入创建计算实例的页面。
在“镜像”或“应用”选择区域，寻找或搜索“通义千问”、“Qwen-1.8B-Chat-GPTQ”或类似的名称。
选择我们需要的这个特定镜像。通常镜像描述里会写明已集成WebUI、所需依赖等，这正是我们需要的。

选对镜像，后续90%的麻烦就自动消失了。确认镜像后，根据你的预算和需求，选择一款合适的GPU实例（例如，NVIDIA T4、V100等，8GB显存足够），然后完成实例的创建。

实例创建成功后，你会获得一个公网IP地址和登录方式（通常是SSH密钥）。接下来，我们通过终端连接到这台Ubuntu 20.04的服务器。

2.1 连接到你的服务器

打开你电脑上的终端（Windows用户可以使用PowerShell或WSL，或者Putty等SSH工具），使用SSH命令连接。命令格式如下：

连接成功后，终端提示符会变成类似的样子，表示你已经登录到服务器了。

2.2 检查环境与依赖

由于我们使用的是预置镜像，大部分深度学习环境（如Python, CUDA, PyTorch）应该已经配置妥当。但为了万无一失，我们可以快速检查一下核心组件。

首先，确认Python和Pip是否可用：

GPT plus 代充 只需 145

然后，检查GPU驱动和CUDA是否正常识别：

这条命令会输出一个表格，显示GPU的型号、驱动版本、CUDA版本以及当前的显存使用情况。如果能看到GPU信息，说明基础环境是好的。

这是最核心的一步。预置镜像通常已经将模型文件和启动脚本都放在了合适的位置。我们需要做的就是找到并运行它。

3.1 定位并启动服务

根据常见镜像的惯例，相关文件可能存放在用户主目录或目录下。我们可以先查看一下当前目录下有什么：

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寻找名为 , , 或者包含 , 等字样的脚本文件。假设我们找到了一个叫的脚本。

在运行前，我们需要确保服务监听的端口可以被外部访问。默认的WebUI端口常常是或。我们需要在云平台的安全组或防火墙规则中，放行这个端口（例如TCP 7860）。

端口配置好后，就可以启动服务了：

或者，如果你看到的是Python脚本：

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运行命令后，终端会开始加载模型。第一次运行可能需要一两分钟，因为它要加载1.8B的模型参数到GPU显存中。当你看到类似 “Running on local URL: http://0.0.0.0:7860” 或 “Running on public URL: https://xxx.gradio.live” 的输出时，恭喜你，服务已经成功启动了！

3.2 处理常见启动问题

如果启动不顺利，别慌，我们来排查几个常见问题：

端口被占用：如果默认端口（如7860）已被占用，启动脚本可能会报错。你可以尝试修改启动命令，指定一个新端口。通常可以在启动命令后添加参数，例如。具体参数需要查看脚本的帮助说明（）。
依赖库缺失：尽管是预置镜像，极少数情况下可能缺少某个Python包。如果启动时报错提示缺少模块，直接用pip安装即可：
显存不足：如果显示显存几乎满了，或者启动时报CUDA out of memory错误，可能是因为有其他进程占用了显存。可以尝试重启实例，确保在一个干净的环境中运行我们的启动脚本。

服务启动后，它通常会在服务器本地监听一个端口。但我们从自己的电脑**问，需要通过服务器的公网IP。

4.1 访问WebUI

打开你电脑上的浏览器，在地址栏输入：

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例如，如果你的IP是，端口是，那么就访问。

按下回车，你应该能看到一个简洁的聊天界面。这可能是类似Gradio或Streamlit构建的界面，中间有一个大大的输入框，让你输入问题。

4.2 开始你的第一次对话

在输入框里，尝试问它一些问题吧！比如：

“你好，请介绍一下你自己。”
“用Python写一个快速排序的代码。”
“给我讲个笑话。”

输入后点击发送或回车，模型就会开始思考并生成回复。对于1.8B参数量的模型，它的能力侧重于日常对话、代码生成和简单的逻辑推理，响应速度会非常快。

使用小贴士：

上下文长度：模型能记住的对话轮数是有限的（上下文窗口）。如果对话变得很长，它可能会忘记最开始说过的话。
清晰提问：像和人聊天一样，问题描述得越清晰，得到的回答质量可能越高。
停止生成：如果模型回复太慢或你想中断，界面上通常会有“停止”按钮。

让服务跑起来只是第一步，我们还可以让它更好用、更稳定。

5.1 让服务在后台运行

目前我们是在终端前台运行服务，一旦关闭终端，服务就停止了。为了让它持续运行，我们可以使用或这样的工具。

使用的简单方法：

这条命令的意思是：在后台运行启动脚本，并且把所有的输出信息（包括错误信息）都重定向到这个日志文件中。之后，你就可以安心关闭SSH连接了。

想查看实时日志，可以：

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想关闭后台服务，需要先找到进程ID：

找到对应的进程ID（PID），然后用命令结束它。

5.2 自定义模型参数（可选）

如果你对模型生成的效果有更多要求，可以尝试修改一些生成参数。这些参数可能在WebUI界面上有直接的滑块控件，也可能需要通过修改启动脚本或配置文件来调整。

常见的参数包括：

Temperature（温度）：控制生成文本的随机性。值越高（如0.8、1.0），回答越多样、有创意；值越低（如0.1、0.2），回答越确定、保守。
Max new tokens（最大生成长度）：限制模型单次回复的最大长度。
Top-p（核采样）：影响词的选择范围，通常和温度一起调节生成质量。

这些参数的具体调整方法，需要参考你所使用的WebUI的文档或界面说明。

走完整个流程，你会发现部署一个对话大模型并没有想象中那么遥不可及。核心的秘诀就在于利用好“预置镜像”这个利器，它把繁琐的环境搭建、模型下载和量化步骤都封装好了，让我们能直达目标——快速体验和试用。

这次我们在Ubuntu 20.04上，借助云平台的GPU实例，几乎没遇到什么坑就把通义千问1.5-1.8B的聊天模型跑了起来。整个过程最花时间的可能不是敲命令，而是等待云实例启动和模型首次加载。对于想要学习大模型、测试其基础能力，或者为自己开发的小应用找一个智能后端的朋友来说，这是一个近乎零门槛的起点。

当然，这个1.8B的模型是“轻量级”选手，它的知识深度和复杂推理能力与更大的模型还有差距。但用它来理解大模型如何工作、测试简单的应用场景，已经绰绰有余。最重要的是，通过这个实践，你掌握了从云平台选型、部署到访问的完整链路，以后再接触其他AI模型或镜像，思路就完全通了。

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