最近两天在研究如何使用小规模参数的模型在CPU环境上进行落地应用，比如模型Qwen3-0.6B。开始使用Transformers库能够正常把模型服务进行部署起来，但是通过测试速度比较慢，用户的体验会比较差。

一、框架对比

因此就调研了能够在CPU环境支持对模型加速的算法框架。比如：onnxruntime、openvino、llama.cpp。

（1）onnxruntime：需要转换为onnx格式的模型， 但是对于Qwen3模型使用的SwiGLU、Rotary Embedding、动态 KV 缓存这些新技术onnx格式支持不是很好，会严重影响模型的推理效果；同时转换后会出现中间层冗余，推理速度很慢，对生成长文本的内容并不友好，同时需要把模型进行量化才可以。

（2）openvino：使用这个框架需要把模型转换成onnx格式，然后再转换为openvino IR格式的模型。转换比较复杂。目前官方未提供Qwen3转换的pipeline，需要多次进行测试验证。推理速度比不上llama.cpp + GGUF。

（3）llama.cpp：该框架原生支持CPU，技术文档相对成熟一些，推理和部署相对比较快些。因此最终选择这个技术方案进行了实验。

二、llama.cpp实验

1. 编译程序

# 克隆代码
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp
# 编译
cmake -B build  # 检查本地环境并确定需要包含的推理后端与特性
cmake --build build --conig Release # 构建实际使用的程序文件
或者
cmake --build build --config Release -j 8 # 使用多个并行编译任务进行构建程序
# 程序目录
./build/bin

2. 获取GGUF

# 从huggingface下载对应的Qwen3 GGUF文件
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-8B-GGUF qwen3-0.6b-q8_0.gguf --local-dir .
# 自己转换GGUF文件
在llama.cpp文件中有对应的进行格式转换的程序。

图1 hf2gguf

3. 运行模型

3.1 llama-cli

# 查看支持的参数
llama-cli --help
# 运行程序
llama-cli -m Qwen3-0.6B-Q8_0.gguf

启动程序后就可以进行正常对话了，如下图所示：

图2 模型推理

还可以配置线程数、模版、生成的最大长度、线程数等参数信息。

3.2 llama-server

如果想封装成http服务，以及openai接口的格式服务，就可以使用llama-server程序进行实现，比如：

llama-server-mmodel.gguf--port8080--hostxx.xx.xx.xx
# openai api
http://localhost:8080/v1/

三、推理速度

针对同样的prompt，让在不同框架下部署的模型进行推理，重复测试N次，计算其平均值。

使用llama.cpp + GGUF框架，模型Qwen3-0.6B（fp16），推理速度大约是20token/s。

使用llama.cpp + GGUF框架，模型Qwen3-0.6B（int8），推理速度大约是31token/s。

单从速度上来看，是能达到落地要求的，用户的体验相比使用tansformers库推理提高了很多。

以上就是在使用llama.cpp + GGUF策略在cpu环境上探索部署Qwen3-0.6B模型的分享，既然速度可以，接下来就可以使用Qwen3-0.6B模型处理具体的下游任务，最终进行落地到实际场景中。

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：

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型学习资源包》免费分享（安全咨料，放心领取）👈

​

一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

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。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码，免费领取

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型学习资源包》免费分享（安全资料，放心领取）👈

​