CPU部署热门开源模型在线教程：Qwen3.5与DeepSeek-R1快速上手

开源大模型的迭代节奏持续加快，从头部科技企业到初创团队，再到高校研究机构，新发布的模型在各类基准评测中频繁刷新榜单。然而，AI 技术演进再迅速，开发者在跨越创新应用的门槛时，依然面临不少现实阻碍。

当前，开源社区已形成高度活跃的模型生态，大量开发者希望以更低成本、更高效率完成新模型的部署与效果验证——简单说，就是真正跑起来，评估其实际能力，判断能否落地业务场景。但在实际操作中，GPU 资源开销、繁琐的环境配置以及硬件门槛，依旧是多数人尝试模型部署时绕不开的“硬骨头”。

值得关注的是，得益于量化压缩技术和推理引擎的持续迭代，如今许多主流开源模型已能在纯 CPU 环境下完成基础推理与功能验证。这意味着，低成本条件下进行模型体验与原型开发，已不再是纸上谈兵。

接下来以「CPU 部署 Qwen3.5-9B-GGUF」为例，完整演示整个操作流程。

Demo 运行

1. 打开 hyper.ai 首页，进入「教程」页面，或者点击「查看更多教程」，选择「CPU 部署 Qwen3.5-9B-GGUF」，然后点击「在线运行此教程」。

2. 页面跳转后，点击右上角「Clone」，将该教程克隆至自己的容器。

注：右上角支持切换语言，目前提供中文与英文两种选项，本教程以英文界面为例进行步骤说明。

3. 选择「Free-CPU」与「PyTorch」镜像，点击「Continue job execution（继续执行）」。

4. 等待资源分配，当状态变为「Running（运行中）」后，点击「Open Workspace」进入 Jupyter Workspace。

效果演示

1. 页面跳转后，点击左侧 README 文件，进入文件后点击上方的 Run（运行）。

2. 待运行完成，点击右侧 API 地址即可跳转至 demo 页面。

完成上述步骤后，你便成功在 CPU 环境下运行了 Qwen3.5-9B 模型。全程无需 GPU，也无需折腾本地环境，非常适合快速体验与功能验证。