fastllm快速入门：5分钟部署你的第一个大语言模型

【免费下载链接】fastllm 纯c++的全平台llm加速库，支持python调用，chatglm-6B级模型单卡可达10000+token / s，支持glm, llama, moss基座，手机端流畅运行 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastllm

fastllm是一款纯C++编写的全平台LLM加速库，支持Python调用，能让ChatGLM-6B级模型在单卡上达到10000+token/s的速度，同时支持GLM、Llama、Moss等主流基座模型，甚至可以在手机端流畅运行。本文将带你快速部署属于自己的大语言模型，无需复杂配置，5分钟即可完成。

一、安装fastllm：三步轻松搞定

1.1 准备环境

fastllm支持多种操作系统和硬件配置，包括Linux（Nvidia/AMD GPU）、Windows（仅Nvidia GPU）等。不同环境的安装步骤略有差异，我们以最常用的Linux系统为例。

1.2 安装依赖（以Linux+Nvidia GPU为例）

由于PyPI限制库大小，安装包中不含CUDA依赖，建议先手动安装CUDA 12以上版本（已安装CUDA可跳过）：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.1/local_installers/cuda_12.8.1_570.124.06_linux.run
sudo sh cuda_12.8.1_570.124.06_linux.run

1.3 安装fastllm

使用pip命令安装，为加快速度可先设置镜像源：

pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
pip install ftllm -U

如果是AMD GPU用户，安装命令为：

pip install ftllm-rocm -U

Windows用户则需先安装依赖库，再进行安装：

pip install https://www.modelscope.cn/models/huangyuyang/fastllmdepend-windows/resolve/master/ftllmdepend-0.0.0.1-py3-none-win_amd64.whl
pip install ftllm -U

提示：Conda环境下可能出现环境错误，可尝试在Conda外或使用venv等虚拟环境。若安装后使用时报错，可参考ftllm报错。

二、运行你的第一个模型：命令行聊天Demo

安装完成后，我们可以运行一个较小的模型来测试安装是否成功，以Qwen/Qwen3-0.6B模型为例。

2.1 命令行聊天

打开终端，输入以下命令：

ftllm run Qwen/Qwen3-0.6B

稍等片刻，模型加载完成后，你就可以在命令行中与模型进行交互了。

三、更多模型部署：探索fastllm的强大能力

fastllm支持多种主流模型，你可以根据需求选择不同的模型进行部署。例如：

• 部署DeepSeek
• 部署Qwen3

这些文档中详细介绍了不同模型的部署步骤和注意事项，帮助你更好地发挥fastllm的性能。

四、加入社区：获取更多支持与交流

如果你在使用过程中遇到问题，或者想与其他开发者交流经验，可以加入fastllm的微信交流群。

扫描上方二维码，即可加入fastllm微信交流群，获取及时的技术支持和最新的项目动态。

通过以上步骤，你已经成功部署了自己的第一个大语言模型。fastllm的高效性能和易用性，将为你的AI应用开发带来极大的便利。赶快开始探索吧！

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