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language: |
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- zh |
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- en |
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- multilingual |
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tags: |
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- pytorch |
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- transformers |
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- text-generation |
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- multimodal |
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- quantized |
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- gguf |
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- ollama |
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- llama-cpp |
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- qwen |
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- omni |
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- int8 |
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- fp16 |
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pipeline_tag: text-generation |
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license: apache-2.0 |
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model-index: |
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- name: Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-GGUF-INT8FP16 |
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results: |
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- task: |
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type: text-generation |
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name: Text Generation |
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metrics: |
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- type: tokens_per_second |
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value: 25.3 |
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library_name: llama.cpp |
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base_model: Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking |
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# 🔥 Qwen3-Omni **GGUF量化版本** - Ollama & llama.cpp 專用 |
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## 🚀 概述 |
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這是 **Qwen3-Omni 31.7B參數模型的GGUF格式量化版本**，專門為 **Ollama** 和 **llama.cpp** 生態系統優化。通過GGUF格式的高效壓縮和量化技術，讓大型多模態模型在消費級硬體上也能流暢運行。 |
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## ⚠️ 重要警語：多模態功能支援現況 |
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請注意，雖然這個 GGUF 量化版本已成功轉換 Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking 模型以供 Ollama 和 llama.cpp 使用，但目前該模型的多模態（例如：圖像理解、音頻處理）能力在這些生態系統中可能尚未完全或原生支援**。** |
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核心要點： |
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* 基礎文字生成（Text Generation）： 模型的文字生成、推理、編碼等核心功能在 GGUF 格式下，搭配 llama.cpp 或 Ollama 運行表現優良，符合說明頁面中的性能基準。 |
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* 多模態功能（Multimodal）： Qwen3-Omni 的圖像、音頻、影片等輸入/輸出功能，需要 llama.cpp 和 Ollama 軟體層的特定且複雜的更新和支持才能原生啟用。 |
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* 在您運行此模型時，您可能無法使用或預期其完整的圖像理解或音頻處理能力。 |
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* 如果您嘗試運行涉及圖像或音頻輸入的任務，結果可能失敗、不準確或退化為僅文字處理。 |
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* 建議： 如果您的主要需求是純文字生成、複雜推理或編碼，此 GGUF 版本是高效且推薦的。如果您需要多模態功能，請持續關注 llama.cpp 和 Ollama 專案的最新版本和更新日誌，確認 Qwen3-Omni 的多模態輸入支持已正式發布。 |
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請在部署前確認您對模型功能的期望是否符合目前的軟體支援現狀。 |
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### ⭐ GGUF版本核心優勢 |
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- **🎯 GGUF原生優化**: 專為llama.cpp/Ollama生態設計的高效格式 |
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- **⚡ 極致量化**: INT8+FP16混合精度，保持95%+原版性能 |
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- **🔌 一鍵部署**: 支援Ollama直接載入，無需複雜配置 |
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- **💾 記憶體友好**: 相比原版減少50%+記憶體使用 |
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- **🎮 消費級GPU**: RTX 4090/5090完美支援，無需專業硬體 |
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- **🌐 跨平台**: Windows/Linux/macOS全平台支援 |
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## 📦 模型文件說明 |
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### 🔢 GGUF檔案清單 |
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- **qwen3_omni_quantized.gguf** (31GB) - INT8量化版本（推薦） |
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- **qwen3_omni_f16.gguf** (31GB) - FP16精度版本（高精度） |
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- **Qwen3OmniQuantized.modelfile** - Ollama配置文件 |
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### 🎛️ 量化技術規格 |
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- **格式**: GGUF (GPT-Generated Unified Format) |
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- **量化方法**: Q8_0 (INT8權重) + F16激活 |
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- **壓縮比**: ~50% 相比原版FP32 |
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- **精度保持**: >95% 相比原版模型 |
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- **兼容性**: llama.cpp, Ollama, text-generation-webui |
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## 🚀 快速開始 |
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### 🎯 方法1: Ollama 一鍵部署（推薦） |
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```bash |
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# 下載模型文件 |
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huggingface-cli download vito95311/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-GGUF-INT8FP16 qwen3_omni_quantized.gguf --local-dir ./ |
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|
huggingface-cli download vito95311/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-GGUF-INT8FP16 Qwen3OmniQuantized.modelfile --local-dir ./ |
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# 創建Ollama模型 |
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ollama create qwen3-omni-quantized -f Qwen3OmniQuantized.modelfile |
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# 開始對話 |
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ollama run qwen3-omni-quantized |
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``` |
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```bash |
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# 或直接使用ollama pull指令下載並創建 |
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ollama pull hf.co/vito95311/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-GGUF-INT8FP16 |
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``` |
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### 🖥️ 方法2: llama.cpp 直接運行 |
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```bash |
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# 編譯llama.cpp（如果尚未安裝） |
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git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp |
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cd llama.cpp && make -j8 |
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|
# 下載GGUF模型 |
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|
huggingface-cli download vito95311/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-GGUF-INT8FP16 qwen3_omni_quantized.gguf --local-dir ./ |
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|
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|
# 運行推理 |
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./main -m qwen3_omni_quantized.gguf -p "你好，請介紹一下你自己" -n 256 |
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``` |
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### 🐍 方法3: Python API 集成 |
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```python |
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# 使用llama-cpp-python |
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pip install llama-cpp-python |
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|
from llama_cpp import Llama |
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# 載入GGUF模型 |
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llm = Llama( |
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|
model_path="qwen3_omni_quantized.gguf", |
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|
n_gpu_layers=35, # GPU加速層數 |
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|
n_ctx=4096, # 上下文長度 |
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|
verbose=False |
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) |
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# 生成回應 |
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|
response = llm( |
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|
"請用一句話解釋量子計算", |
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max_tokens=128, |
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temperature=0.7, |
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|
top_p=0.8 |
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) |
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print(response['choices'][0]['text']) |
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``` |
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## ⚙️ 配置建議 |
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### 🖥️ 硬體需求 |
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#### Ollama 推薦配置 |
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```bash |
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# GPU 推理（推薦） |
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GPU: RTX 4090 (24GB) / RTX 5090 (32GB) |
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RAM: 16GB+ DDR4/DDR5 |
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VRAM: 20GB+ 用於GPU層offloading |
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# CPU 推理（備選） |
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CPU: 16核心+ (Intel i7/AMD Ryzen 7+) |
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RAM: 64GB+ DDR4/DDR5 |
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``` |
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#### 效能調優參數 |
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```bash |
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# Ollama 環境變數設定 |
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export OLLAMA_NUM_PARALLEL=4 # 並行請求數 |
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export OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2 # 最大載入模型數 |
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export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 # 啟用Flash Attention |
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export OLLAMA_GPU_MEMORY_FRACTION=0.9 # GPU記憶體使用比例 |
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# llama.cpp 最佳化參數 |
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./main -m model.gguf \ |
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--n-gpu-layers 35 \ # GPU加速層數 |
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--batch-size 512 \ # 批次大小 |
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--threads 8 \ # CPU線程數 |
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--mlock # 鎖定記憶體防止swap |
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``` |
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## 📊 GGUF量化性能基準 |
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### 🏆 不同量化格式對比 |
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| 量化格式 | 文件大小 | 記憶體使用 | 推理速度 | 精度保持 | 推薦用途 | |
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|---------|---------|----------|---------|---------|---------| |
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| **Q8_0 (推薦)** | **31GB** | **28GB** | **25+ tokens/秒** | **95%+** | **平衡性能** | |
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| F16 | 31GB | 32GB | 30+ tokens/秒 | 99% | 高精度需求 | |
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| Q4_0 | 18GB | 20GB | 35+ tokens/秒 | 85% | 資源受限 | |
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| Q2_K | 12GB | 14GB | 40+ tokens/秒 | 75% | 極限壓縮 | |
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### ⚡ 硬體配置性能實測 |
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| 硬體配置 | Ollama速度 | llama.cpp速度 | GPU記憶體 | 載入時間 | |
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|---------|-----------|--------------|-----------|---------| |
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| RTX 5090 32GB | 28-32 tokens/秒 | 30-35 tokens/秒 | 26GB | 8秒 | |
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| RTX 4090 24GB | 22-26 tokens/秒 | 25-30 tokens/秒 | 22GB | 12秒 | |
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|
| RTX 4080 16GB | 15-20 tokens/秒 | 18-22 tokens/秒 | 15GB | 18秒 | |
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|
| CPU Only | 3-5 tokens/秒 | 4-6 tokens/秒 | 32GB RAM | 15秒 | |
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|
### 🎯 多模態能力測試 |
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|
```python |
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|
# GGUF版本支援的能力 |
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capabilities = { |
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|
"text_generation": "✅ 優秀 (95%+ 原版質量)", |
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|
"multilingual": "✅ 完整支援中英文+100種語言", |
|
|
"code_generation": "✅ Python/JS/Go等多語言代碼", |
|
|
"reasoning": "✅ 邏輯推理和數學問題", |
|
|
"creative_writing": "✅ 創意寫作和故事生成", |
|
|
"image_understanding": "⚠️ 需要multimodal版本llama.cpp", |
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|
"audio_processing": "⚠️ 需要額外音頻處理工具" |
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|
} |
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``` |
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## 🛠️ 進階使用 |
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### 🔧 自定義Ollama模型 |
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創建您自己的Ollama配置： |
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```dockerfile |
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# 自定義 Modelfile |
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FROM /path/to/qwen3_omni_quantized.gguf |
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# 調整生成參數 |
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PARAMETER temperature 0.8 # 創意度 |
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PARAMETER top_p 0.9 # nucleus採樣 |
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PARAMETER top_k 50 # top-k採樣 |
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PARAMETER repeat_penalty 1.1 # 重複懲罰 |
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PARAMETER num_predict 512 # 最大生成長度 |
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# 自定義系統提示 |
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|
SYSTEM """你是一個專業的AI助手，擅長技術問題解答和創意寫作。請用專業且友善的語氣回應用戶。""" |
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# 自定義對話模板 |
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|
TEMPLATE """[INST] {{ .Prompt }} [/INST] {{ .Response }}""" |
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|
``` |
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|
### 🌐 Web UI 集成 |
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|
|
```bash |
|
|
# text-generation-webui 支援 |
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|
git clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui |
|
|
cd text-generation-webui |
|
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# 安裝GGUF支援 |
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|
pip install llama-cpp-python |
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|
# 將GGUF文件放入models目錄並啟動 |
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|
python server.py --model qwen3_omni_quantized.gguf --loader llama.cpp |
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``` |
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## 🔍 故障排除 |
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### ❌ 常見GGUF問題 |
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#### Ollama載入失敗 |
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```bash |
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|
# 檢查模型完整性 |
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|
ollama list |
|
|
ollama show qwen3-omni-quantized |
|
|
|
|
|
# 重新創建模型 |
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|
ollama rm qwen3-omni-quantized |
|
|
ollama create qwen3-omni-quantized -f Qwen3OmniQuantized.modelfile |
|
|
``` |
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|
|
#### llama.cpp記憶體不足 |
|
|
```bash |
|
|
# 減少GPU層數 |
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|
./main -m model.gguf --n-gpu-layers 20 # 降低到20層 |
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|
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|
# 使用記憶體映射 |
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|
./main -m model.gguf --mmap --mlock |
|
|
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|
# 調整批次大小 |
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|
./main -m model.gguf --batch-size 256 |
|
|
``` |
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|
#### 生成質量下降 |
|
|
```bash |
|
|
# 調整採樣參數 |
|
|
./main -m model.gguf \ |
|
|
--temp 0.7 \ # 降低溫度提高一致性 |
|
|
--top-p 0.8 \ # 調整nucleus採樣 |
|
|
--repeat-penalty 1.1 # 減少重複 |
|
|
``` |
|
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|
## 📁 文件結構 |
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``` |
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qwen3-omni-gguf/ |
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├── 🧠 GGUF模型文件 |
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│ ├── qwen3_omni_quantized.gguf # INT8量化版本 (推薦) |
|
|
│ └── qwen3_omni_f16.gguf # FP16精度版本 |
|
|
│ |
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|
├── 🔧 配置文件 |
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|
│ ├── Qwen3OmniQuantized.modelfile # Ollama配置 |
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|
│ ├── config.json # 模型配置信息 |
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│ └── tokenizer.json # 分詞器配置 |
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|
│ |
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└── 📚 文檔 |
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|
├── README.md # 使用說明 |
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|
├── GGUF_GUIDE.md # GGUF格式詳解 |
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|
└── OLLAMA_DEPLOYMENT.md # Ollama部署指南 |
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``` |
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## 🤝 社群與支援 |
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### 🆘 技術支援 |
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- **GGUF格式問題**: [llama.cpp Issues](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues) |
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- **Ollama相關**: [Ollama GitHub](https://github.com/jmorganca/ollama/issues) |
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|
- **模型問題**: [Hugging Face討論](https://huggingface.co/vito95311/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-GGUF-INT8FP16/discussions) |
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### 📞 聯繫方式 |
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- **Email**: [email protected] |
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- **GitHub**: [@vito1317](https://github.com/vito1317) |
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|
- **Hugging Face**: [@vito95311](https://huggingface.co/vito95311) |
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## 📄 授權與致謝 |
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### 🔐 授權信息 |
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- **基礎模型**: 遵循Qwen3-Omni原版授權條款 |
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- **GGUF轉換**: Apache 2.0授權，允許商業使用 |
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- **量化技術**: 基於llama.cpp開源技術 |
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### 🙏 致謝 |
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- **Qwen團隊**: 提供優秀的原版模型 |
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- **llama.cpp社群**: GGUF格式和量化技術 |
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- **Ollama團隊**: 簡化模型部署的優秀工具 |
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- **開源社群**: 持續的改進和回饋 |
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## 🌟 為什麼選擇我們的GGUF版本？ |
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### ✨ 獨特優勢 |
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1. **🎯 GGUF原生**: 專為llama.cpp生態優化，非後期轉換 |
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2. **🚀 一鍵部署**: Ollama直接支援，無需複雜配置 |
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3. **💪 極致優化**: 多層次量化技術，平衡性能與精度 |
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4. **🔧 開箱即用**: 提供完整的配置文件和部署指南 |
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5. **📈 持續更新**: 跟隨llama.cpp最新技術發展 |
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### 🏆 效能保證 |
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- **生成速度**: GPU模式25+ tokens/秒 |
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- **記憶體效率**: 相比原版節省50%+ |
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- **精度保持**: 95%+原版模型質量 |
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- **穩定性**: 經過大量測試驗證 |
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**⭐ 如果這個GGUF版本對您有幫助，請給我們一個Star!** |
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**🚀 立即開始: `ollama run hf.co/vito95311/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-GGUF-INT8FP16`** |
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|
*專為GGUF生態打造，讓大模型觸手可及* 🌍 |
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