Qwen3.8-27B 混合 IQ4_XS 量化版本，适用于16GB RAM
摘要
这是一个使用 IQ4_XS 量化的 Qwen3.8-27B AI模型的量化版本，针对16GB RAM系统进行了优化，并提供使用各种工具如 llama.cpp 和 Ollama 的本地部署指南。
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jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller · Hugging Face
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安装 (macOS, Linux)
`` curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh
启动带 Web UI 的本地 OpenAI 兼容服务器：
llama serve -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS
直接在终端中运行推理：
llama cli -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS ``
通过 WinGet 安装 (Windows)
`` winget install llama.cpp
启动带 Web UI 的本地 OpenAI 兼容服务器：
llama serve -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS
直接在终端中运行推理：
llama cli -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS ``
使用预编译二进制文件
``
从以下地址下载预编译二进制文件：
https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
启动带 Web UI 的本地 OpenAI 兼容服务器：
./llama-server -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS
直接在终端中运行推理：
./llama-cli -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS ``
从源码构建
`` git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake –build build -j –target llama-server llama-cli
启动带 Web UI 的本地 OpenAI 兼容服务器：
./build/bin/llama-server -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS
直接在终端中运行推理：
./build/bin/llama-cli -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS ``
使用 Docker
docker model run hf.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS
LM StudioJanOllama (https://huggingface.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller?local-app=ollama)如何在 Ollama 中使用 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller：
ollama run hf.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS
Unsloth Studio (https://huggingface.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller?local-app=unsloth)如何在 Unsloth Studio 中使用 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller：
安装 Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
`` curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
运行 unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
然后在浏览器中打开 http://localhost:8888
搜索 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller 开始聊天
``
安装 Unsloth Studio (Windows)
`` irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
运行 unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
然后在浏览器中打开 http://localhost:8888
搜索 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller 开始聊天
``
使用 HuggingFace Spaces 运行 Unsloth
``
无需设置
在浏览器中打开 https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio
搜索 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller 开始聊天
``
Pi (https://huggingface.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller?local-app=pi)如何在 Pi 中使用 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller：
启动 llama.cpp 服务器
``
安装 llama.cpp：
brew install llama.cpp
启动本地 OpenAI 兼容服务器：
llama serve -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS ``
在 Pi 中配置模型
``
安装 Pi：
npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent
添加到 ~/.pi/agent/models.json：
{ “providers”: { “llama-cpp”: { “baseUrl”: “http://localhost:8080/v1”, “api”: “openai-completions”, “apiKey”: “none”, “models”: [ { “id”: “jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS” } ] } } } ``
运行 Pi
``
在你的项目目录中启动 Pi：
pi ``
OpenClawnew (https://huggingface.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller?local-app=openclaw)如何在 OpenClaw 中使用 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller：
启动 llama.cpp 服务器
``
安装 llama.cpp：
brew install llama.cpp
启动本地 OpenAI 兼容服务器：
llama serve -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS ``
配置 OpenClaw
``
安装 OpenClaw：
npm install -g openclaw@latest
注册本地服务器并将其设置为默认模型：
openclaw onboard –non-interactive –mode local
–auth-choice custom-api-key
–custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1
–custom-model-id “jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS”
–custom-provider-id llama-cpp
–custom-compatibility openai
–custom-text-input
–accept-risk
–skip-health
``
运行 OpenClaw
openclaw agent --local --agent main --message "来自 Hugging Face 的问候"
Docker Model Runner (https://huggingface.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller?local-app=docker-model-runner)如何在 Docker Model Runner 中使用 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller：
docker model run hf.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS
Lemonade (https://huggingface.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller?local-app=lemonade)如何在 Lemonade 中使用 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller：
拉取模型
``
从 https://lemonade-server.ai/ 下载 Lemonade
lemonade pull jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS ``
运行并与模型聊天
lemonade run user.Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller-IQ4_XS
列出所有可用模型
lemonade list
Hermes Agent (https://huggingface.co/jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller?local-app=hermes-agent)如何在 Hermes Agent 中使用 jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller：
启动 llama.cpp 服务器
``
安装 llama.cpp：
brew install llama.cpp
启动本地 OpenAI 兼容服务器：
llama serve -hf jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS ``
配置 Hermes
``
安装 Hermes：
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup
将 Hermes 指向本地服务器：
hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default jrell/Qwen3.8-27B-i1-IQ4_XS-GGUF-Smaller:IQ4_XS ``
运行 Hermes
hermes
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