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Windows 環境下 llama.cpp 編譯 + Qwen 模型本地部署全指南
在大模型落地場景中，本地輕量化部署因低延遲、高隱私性、無需依賴雲端算力等優勢，成為開發者與 AI 愛好者的熱門需求。本文聚焦 Windows 10/11（64 位）環境，詳細拆解 llama.cpp 工具的編譯流程（支持 CPU/GPU 雙模式，GPU 加速需依賴 NVIDIA CUDA），並指導如何通過 modelscope 下載 GGUF 格式的 Qwen-7B-Chat 模型，最終實現模型本
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