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# 通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4开源大模型教程：低显存环境快速上手指南

> 想在普通显卡上运行大语言模型？通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4让你用4GB显存就能体验智能对话，本文手把手教你从零部署到实际使用。

1. 环境准备与快速部署

通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4是一个经过量化压缩的大语言模型，专门为低显存环境设计。相比原版模型，它只需要约4GB显存就能运行，让普通消费级显卡也能流畅进行文本生成。

1.1 系统要求

在开始之前，请确保你的环境满足以下要求：

- 显卡：NVIDIA显卡，显存≥4GB（GTX 1060 6GB或更高） - 驱动：CUDA 11.7或更高版本 - 内存：系统内存≥8GB - 系统：Linux或Windows WSL2环境

1.2 一键部署步骤

使用vllm框架部署非常简单，只需要几个命令就能完成：

# 创建并进入工作目录 mkdir -p /root/workspace && cd /root/workspace # 使用vllm部署模型（这里假设已经配置好环境） python -m vllm.entrypoints.api_server --model Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4 --quantization gptq --dtype auto --gpu-memory-utilization 0.8 

部署完成后，模型服务会在默认端口8000启动，等待模型加载完毕即可使用。

2. 验证模型部署状态

部署完成后，我们需要确认模型是否正常运行。

2.1 检查服务状态

使用webshell查看模型服务日志，确认部署是否成功：

GPT plus 代充 只需 145cat /root/workspace/llm.log 

如果看到类似下面的输出，说明模型部署成功：

INFO: Started server process [12345] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 Model loaded successfully, ready for inference. 

2.2 测试模型响应

可以通过简单的curl命令测试模型是否正常工作：

GPT plus 代充 只需 145curl http://localhost:8000/v1/models 

如果返回模型信息，说明API服务正常运行。

3. 使用chainlit前端调用模型

chainlit是一个专门为对话AI设计的Web界面，让我们可以像使用ChatGPT一样与模型交互。

3.1 启动chainlit前端

首先确保已经安装chainlit：

pip install chainlit 

然后创建并运行chainlit应用：

GPT plus 代充 只需 145# app.py import chainlit as cl import requests import json @cl.on_message async def main(message: cl.Message): # 调用vllm API response = requests.post( "http://localhost:8000/v1/chat/completions", json={ "model": "Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4", "messages": [{"role": "user", "content": message.content}], "temperature": 0.7 } ) result = response.json() reply = result['choices'][0]['message']['content'] # 发送回复 await cl.Message(content=reply).send() 

运行chainlit应用：

chainlit run app.py 

3.2 与模型对话

打开浏览器访问chainlit提供的地址（通常是http://localhost:8000），你会看到一个简洁的聊天界面。

尝试输入一些问题： - "你好，请介绍一下你自己" - "用Python写一个计算斐波那契数列的函数" - "如何学习人工智能"

模型会给出相应的回答，体验就像在使用一个智能助手。

4. 实际使用技巧与建议

为了让模型发挥**效果，这里有一些实用建议。

4.1 提示词编写技巧

好的提示词能显著提升模型表现：

- 明确具体：不要说"写文章"，要说"写一篇关于人工智能在医疗领域应用的科普文章，500字左右" - 提供上下文：给模型足够的背景信息 - 指定格式：如果需要特定格式，在提示词中说明

4.2 参数调整建议

根据不同的使用场景调整生成参数：

GPT plus 代充 只需 145# 创意写作使用较高temperature creative_params = { "temperature": 0.8, # 更有创造性 "top_p": 0.9, "max_tokens": 1000 } # 技术问答使用较低temperature technical_params = { "temperature": 0.3, # 更确定性 "top_p": 0.7, "max_tokens": 500 } 

4.3 常见问题解决

如果在使用过程中遇到问题，可以尝试以下方法：

1. 模型不响应：检查vllm服务是否正常运行 2. 回答质量差：尝试调整temperature参数或改写提示词 3. 生成速度慢：检查GPU使用率，确保没有其他程序占用资源

5. 应用场景示例

这个模型虽然小巧，但能在很多场景下发挥作用。

5.1 个人学习助手

可以用作编程学习、语言学习、知识查询的助手：

- "解释Python中的装饰器是什么，并举例说明" - "帮我翻译这段英文技术文档" - "用简单的话说明量子计算的基本原理"

5.2 内容创作辅助

帮助生成各种文本内容：

- 写邮件、报告、总结 - 生成创意文案、故事开头 - 起草社交媒体内容

5.3 代码编写帮手

虽然模型较小，但基本的代码生成和解释能力不错：

- 生成简单的函数和脚本 - 解释代码逻辑和错误 - 提供编程思路和建议

6. 总结

通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4为低显存环境提供了一个实用的大语言模型解决方案。通过本教程，你应该已经能够：

1. 成功部署模型：在低显存环境下运行vllm服务 2. 使用交互界面：通过chainlit与模型进行对话 3. 掌握使用技巧：编写有效提示词和调整参数 4. 应用到实际场景：作为学习助手和创作工具

这个模型的优势在于资源需求低、响应速度快，适合个人学习和小型项目使用。虽然能力不如更大的模型，但对于大多数日常任务已经足够。

如果你想要更好的效果，可以尝试调整提示词技巧，或者在有条件时使用更大的模型。但这个1.8B的版本确实证明了"小模型也能有大作为"。

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