带更新模板的 DeepSeek V4 Flash 0731 GGUF（支持推理级别）

Reddit r/LocalLLaMA 模型
deepseek gguf quantization llama.cpp open-source local-inference

摘要

DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF 的 Hugging Face 页面，这是 DeepSeek V4 Flash 的 GGUF 量化版本，带有支持推理级别的更新模板，可直接用于 llama.cpp、vLLM、Ollama 及其他本地推理工具。

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tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF · Hugging Face

来源：https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF 笔记本Google Colab (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF/colab)Kaggle (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF/kaggle)本地应用设置 (https://huggingface.co/settings/local-apps)llama.cpp (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF?local-app=llama.cpp)如何使用 llama.cpp 运行 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF：

安装（macOS、Linux）

`` curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh

启动带 Web 界面的本地 OpenAI 兼容服务器：

llama serve -hf tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS

在终端中直接运行推理：

llama cli -hf tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS ``

通过 WinGet 安装（Windows）

`` winget install llama.cpp

启动带 Web 界面的本地 OpenAI 兼容服务器：

llama serve -hf tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS

在终端中直接运行推理：

llama cli -hf tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS ``

使用预构建二进制文件

``

从以下地址下载预构建二进制文件：

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases

启动带 Web 界面的本地 OpenAI 兼容服务器：

./llama-server -hf tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS

在终端中直接运行推理：

./llama-cli -hf tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS ``

从源代码构建

`` 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 界面的本地 OpenAI 兼容服务器：

./build/bin/llama-server -hf tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS

在终端中直接运行推理：

./build/bin/llama-cli -hf tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS ``

使用 Docker

docker model run hf.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS

LM StudioJanvLLM (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF?local-app=vllm)如何使用 vLLM 运行 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF：

通过 pip 安装并启动模型服务

``

通过 pip 安装 vLLM：

pip install vllm

启动 vLLM 服务器：

vllm serve “tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF”

使用 curl 调用服务器（OpenAI 兼容 API）：

curl -X POST “http://localhost:8000/v1/chat/completions”
-H “Content-Type: application/json”
–data ‘{ “model”: “tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF”, “messages”: [ { “role”: “user”, “content”: “What is the capital of France?” } ] }’ ``

使用 Docker

docker model run hf.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS

Ollama (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF?local-app=ollama)如何使用 Ollama 运行 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF：

ollama run hf.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS

Unsloth Studio (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF?local-app=unsloth)如何使用 Unsloth Studio 运行 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF：

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 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF 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 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF 开始聊天

``

使用 HuggingFace Spaces 运行 Unsloth

``

无需任何设置

在浏览器中打开 https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio

搜索 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF 开始聊天

``

Pi (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF?local-app=pi)如何使用 Pi 运行 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF：

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 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS ``

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”: “tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS” } ] } } } ``

运行 Pi

``

在项目目录中启动 Pi：

pi ``

Hermes Agent新增 (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF?local-app=hermes-agent)如何使用 Hermes Agent 运行 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF：

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 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS ``

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 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS ``

运行 Hermes

hermes

Atomic Chat新增OpenClaw新增 (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF?local-app=openclaw)如何使用 OpenClaw 运行 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF：

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 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS ``

配置 OpenClaw

``

安装 OpenClaw：

npm install -g openclaw@latest

注册本地服务器并将其设为默认模型：

openclaw onboard –non-interactive –mode local
–auth-choice custom-api-key
–custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1
–custom-model-id “tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS”
–custom-provider-id llama-cpp
–custom-compatibility openai
–custom-text-input
–accept-risk
–skip-health ``

运行 OpenClaw

openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"

Docker Model Runner (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF?local-app=docker-model-runner)如何使用 Docker Model Runner 运行 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF：

docker model run hf.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS

Lemonade (https://huggingface.co/tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF?local-app=lemonade)如何使用 Lemonade 运行 tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF：

拉取模型

``

从 https://lemonade-server.ai/ 下载 Lemonade

lemonade pull tarruda/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:IQ3_XXS ``

运行模型并开始聊天

lemonade run user.DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF-IQ3_XXS

列出所有可用模型

lemonade list

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