本地部署 Qwen2.5-Coder-14B 模型完整指南

1. 背景与目标

• 初始目标：部署 Qwen3-Coder-30B。
• 现实情况：截至 2025 年 10 月 26 日，该模型未开源，无法本地运行。
• 备选方案：尝试 Qwen2-Coder-30B-GGUF，但经核实，Hugging Face 和 HF-Mirror 上无此模型（TheBloke 未发布 30B Coder 版本）。
• 最终选择：使用真实存在且性能优秀的替代模型
  itlwas/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q4_K_M-GGUF。

模型特性： - 参数量：14B - 格式：GGUF（4-bit 量化） - 文件名：qwen2.5-coder-14b-instruct-q4_k_m.gguf - 大小：约 8.99 GB - 用途：专为代码生成微调，支持 Python/JS/Java/C++ 等

笔记本电脑配置： - CPU：i9-14900HX - 内存：32GB - 硬盘：2TB - 显卡：RTX4060 8G - 我的 NVIDIA 驱动支持 CUDA 12.5

2. 模型下载过程

https://hf-mirror.com/itlwas/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q4_K_M-GGUF 如果上面连接打不开就先进去 https://hf-mirror.com/ 然后搜索下载，找到文件 qwen2.5-coder-14b-instruct-q4_k_m.gguf

下载太慢可以

3.准备运行环境

下载预编译的 llama.cpp （Windows + CUDA 12.4 版本）： llama-b6840-bin-win-cuda-12.4-x64.zip 解压到目录： C:\llama\ 在 C:\llama\ 中创建文件夹： models 将模型文件复制到： C:\llama\models\qwen2.5-coder-14b-instruct-q4_k_m.gguf

4.创建运行脚本

在 C:\llama\目录下创建文件：run_qwen_coder.bat，内容如下： @echo off cd /d C:\llama echo 正在启动 Qwen2.5-Coder-14B-Instruct... echo 请稍候... .\llama-cli.exe -m .\models\qwen2.5-coder-14b-instruct-q4_k_m.gguf --n-gpu-layers 25 --threads 16 --ctx-size 4096 --temp 0.7 --repeat-penalty 1.1 -n -1 pause

5.启动模型

双击 C:\llama\run_qwen_coder.bat 等待模型加载完成 出现提示符 > 后，输入代码请求，例如： Write a Python function to reverse a linked list. 按回车，模型将生成代码

6. 未来升级说明

当 Qwen3-Coder-30B 开源并发布 GGUF 版本后：

下载新模型文件 放入 C:\llama\models\ 修改脚本中的 -m 参数指向新文件名 无需重装或重新配置环境，即可直接运行