免费CPU跑大模型！Qwen3.5/DeepSeek-R1/Llama3.2一键部署教程
开发者困局：新模型迭代快，但上手门槛依然很高
开源大模型正在以惊人的速度迭代——科技巨头、创业公司、科研团队轮番刷新各项榜单。然而，在AI技术飞速运转的背后，大多数开发者在尝试新模型时，仍然会卡在同一个地方：
想跑一个模型试试效果，但手头没有GPU、环境配置太复杂、硬件门槛太高……
这不仅是个人开发者的痛点，也是许多小团队在面对新技术时绕不开的现实问题。
一个被低估的方案：CPU也能跑大模型
很多人可能不知道，随着量化技术和推理框架的成熟，相当一部分主流开源模型其实已经可以在纯CPU环境下完成基础的推理和功能验证。
这意味着什么？
——你可以用极低的成本，快速体验模型能力、做原型验证，而不必一上来就投入昂贵的GPU资源。
HyperAI的解法：免费CPU配额 + 一键运行教程
为了降低开发者尝试新模型的门槛，HyperAI 为所有用户提供了免费的CPU算力配额：
- Basic用户：单个任务最长连续运行 12小时
- Pro用户：单个任务最长连续运行 24小时
在此基础上，HyperAI的「教程」板块已经上线了针对Qwen、DeepSeek、Gemma、Llama、GLM等热门开源模型的CPU一键部署教程。
每个教程都覆盖了从环境准备、模型下载到推理运行的完整流程。换句话说：你不需要在本地折腾环境，打开教程就能直接跑。
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直接上手：10+热门模型的CPU部署入口
以下教程均已配置好完整的运行环境，点击链接即可开始：
| 模型 | 一键运行入口 |
|---|---|
| CPU部署 Qwen3.5-9B-GGUF | https://go.hyper.ai/sT3nm |
| CPU部署 Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF | https://go.hyper.ai/8zRsH |
| CPU部署 Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF | https://go.hyper.ai/rRwPi |
| CPU部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF | https://go.hyper.ai/GLIuy |
| CPU部署 DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF | https://go.hyper.ai/GkC5A |
| CPU部署 Gemma-3-1b-it-GGUF | https://go.hyper.ai/9RWJm |
| CPU部署 Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF | https://go.hyper.ai/e8ska |
| CPU部署 gpt-oss-20b-GGUF | https://go.hyper.ai/80rxF |
| CPU部署 Phi-4-mini-instruct-GGUF | https://go.hyper.ai/3j2Cc |
| CPU部署 GLM-4-9B-chat-GGUF | https://go.hyper.ai/H0GMI |
实操演示：以「CPU部署Qwen3.5-9B-GGUF」为例
以下为完整的图文操作流程，按步骤执行即可完成模型部署与推理体验。
Step 1：进入教程页面
进入HyperAI官网首页 → 点击顶部导航栏的「教程」 → 找到「CPU部署 Qwen3.5-9B-GGUF」 → 点击「在线运行此教程」
Step 2：克隆教程到容器
进入教程详情页后，点击右上角的 「Clone」 按钮，将该教程克隆到自己的容器中。
小提示：页面右上角可切换中英文界面，本教程演示使用的是英文版。
Step 3：选择资源配置
- 资源类型选择 「Free-CPU」
- 镜像选择 「PyTorch」
- 点击 「Continue job execution」
💡 HyperAI新用户福利：仅需 $1，即可获得 20小时 RTX 5090 算力（原价$7），资源永久有效。
Step 4：启动运行环境
等待资源分配完成，当容器状态变为 「Running」 后，点击 「Open Workspace」 进入Jupyter Workspace。
效果演示：跑起来长这样
1. 运行README文件
进入Jupyter界面后，点击左侧的README文件 → 点击上方的 「Run」 按钮，开始执行部署脚本。
2. 打开Demo页面
运行完成后，点击右侧的API地址链接，即可跳转到可直接交互的Demo页面。
以上就是通过HyperAI免费CPU资源一键部署Qwen3.5-9B-GGUF的完整流程。其他模型的教程操作步骤基本一致，感兴趣的朋友可以直接点击上方链接尝试。
