当前位置: 首页 > article >正文

AI大模型学习三十二、飞桨AI studio 部署 免费Qwen3-235B与Qwen3-32B,并导入dify应用

一、说明

Qwen3-235B 和 Qwen3-32B 的主要区别在于它们的参数规模和应用场景。

参数规模

  • Qwen3-235B‌:总参数量为2350亿,激活参数量为220亿‌。
  • Qwen3-32B‌:总参数量为320亿‌。

应用场景

  • Qwen3-235B‌:作为旗舰模型,Qwen3-235B在复杂任务中表现出色,特别是在代码、数学和通用能力等基准测试中,与 DeepSeek-R1 、 o1 、 o3-mini 、 Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比,表现出极具竞争力的结果‌。
  • Qwen3-32B‌:适合中大型任务,适合普通的企业级部署‌。

性能表现

  • Qwen3-235B‌:在处理复杂任务时表现出色,能够提供高性能的推理结果‌。
  • Qwen3-32B‌:虽然参数规模较小,但在实际使用中也能提供良好的性能表现‌。

二、飞桨AI studio部署模型

1、注册飞桨

飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区https://aistudio.baidu.com/overview具体步骤不写了

2、部署模型

部署 Qwen/Qwen3-235B-A22B

 

同样方法可以部署Qwen/Qwen3-32B

同时只能部署一个,部署之前我们要停止运行的模型

 

  

三、创建dify应用,引入模型

1、安装插件OpenAI-API-compatible

详细步骤我们不说,安装后在这里找到插件

 2、导入模型

 

 

点击保存后

 

同样我们也可以添加Qwen3-235B-A22B的模型 

注意飞桨同时只能打开一个模型,没交钱的情况下

需要关闭32b,然后运行235b模型,然后再配置

Qwen3-235B-A22B不太好用,慢,可能是资源问题,毕竟免费啊

3、创建应用

 

4、测试(Qwen/Qwen3-235B-A22B)

 

5、测试(Qwen/Qwen3-32B)

速度快了很多

 

时间上有问题,所以还需要处理,这个自己看吧,毕竟这些模型并不是实时的,是以前的数据, 

http://www.lryc.cn/news/2402342.html

相关文章:

  • 操作系统中的设备管理,Linux下的I/O
  • 炉石传说 第八次CCF-CSP计算机软件能力认证
  • AI应用工程师面试
  • LabVIEW与Modbus/TCP温湿度监控系统
  • Cursor 1.0 版本 GitHub MCP 全面指南:从安装到工作流增强
  • 自主设计一个DDS信号发生器
  • 鸿蒙UI(ArkUI-方舟UI框架)- 使用弹框
  • 学习笔记(24): 机器学习之数据预处理Pandas和转换成张量格式[2]
  • 在不同型号的手机或平板上后台运行Aidlux
  • 【SSM】SpringBoot学习笔记1:SpringBoot快速入门
  • 1.企业可观测性监控三大支柱及开源方案的横评对比
  • Neo4j图数据库管理:原理、技术与最佳实践
  • Elasticsearch中的地理空间(Geo)数据类型介绍
  • [论文阅读] 软件工程 | 如何挖掘可解释性需求?三种方法的深度对比研究
  • 双空间知识蒸馏用于大语言模型
  • OpenCV CUDA模块特征检测------角点检测的接口createMinEigenValCorner()
  • Git 提交备注应该如何规范
  • 青少年编程与数学 02-020 C#程序设计基础 17课题、WEB与移动开发
  • Qt OpenGL 实现交互功能(如鼠标、键盘操作)
  • 【Go语言基础【3】】变量、常量、值类型与引用类型
  • 8天Python从入门到精通【itheima】-69~70(字符串的常见定义和操作+案例练习)
  • 在 Linux 中查看文件并过滤空行
  • GC1809:高性能音频接收与转换芯片
  • 项目实战——C语言扫雷游戏
  • 【Java】CopyOnWriteArrayList
  • 【JS进阶】ES6 实现继承的方式
  • mac 电脑Pycharm ImportError: No module named pip
  • C#入门学习笔记 #8(委托)
  • CSS 3D 变换中z-index失效问题
  • Vue3 中使用 i18n