deepseek集成显卡本地化部署测试

最新推荐文章于 2025-03-21 09:57:51 发布
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经过测试deepseek可以通过集成显卡运行最低版本，知识库学习民法典后还是有点答非所问。看来要达到实用性还是要投入点算力的。

电脑配置

基础功能测试

知识库学习后测试

lzy711
关注
DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统
理论都是虚的，代码才是王道。
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在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeek R1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。
集成显卡笔记本电脑本地部署DeepSeek-R1，一次成功
Y525698136的博客
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DeepSeek-R1是最近非常火爆的一个高性能的 AI 推理模型，专注于数学、代码和自然语言推理任务。Ollama 是一个强大的工具，可以帮助用户在本地轻松部署和管理大型语言模型。
深度学习模型 DeepSeek-VL2 及其消费级显卡需求分析
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DeepSeek-VL2 是基于深度学习的视觉语言模型，其主要特点如下：混合专家架构：DeepSeek-VL2 采用了混合专家（MoE）架构，这使得模型在参数规模扩展的同时能够有效控制计算成本。通过分配专家来处理不同的任务，可以提高模型的计算效率。动态高分辨率视觉编码：该模型引入了动态平铺视觉编码策略，能够处理不同纵横比的高分辨率图像，提升视觉任务中的表现，尤其是在视觉定位、文档分析等任务中。
开源大模型deepseek本地部署
七哥的博客
02-04 791
过年这几天实在是有点炸裂，deepseek 犹如石破天惊，搅动了全球手机上也下载体验了下 deepseek 的问答，算是国内顶级人工智能了这里本地部署采用 LM Studio + deepseek 模型的方式部署，期望进一步挖掘 deepseek 的潜力。
Deepseek+Ollama+Ipex-llm使用Intel集成显卡提升大模型运行速度
m0_66312004的博客
02-09 6230
想学习deepseek，但是没有GPU显卡，笔记本是i7-12700h+Intel(R) Iris(R) Xe Graphics集成 显卡，看到网上有文章介绍Intel的ipex-llm环境可以调用集显，于是尝试了一下，效果不错，分享给大家。10.使用ollama加载deepseek-r1:1.5b(我做演示运行，实际运行7b、8b、14b、32b，内存和硬盘资源充足，可以试试70b)8.从新打开一个Anaconda Prompt终端窗口，并激活第第2布创建的conda环境，并进入第4步创建的文件目录。
DeepSeek本地化部署全攻略，轻松拥有专属 AI 助手
zhishi0000的博客
02-06 8802
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。2.页面下拉，根据自己电脑的配置选择合适的参数规模（7b 代表 70 亿参数，14b 代表 140 亿参数，参数越多，模型越大，效果理论上也会更好，但对电脑配置要求也更高），然后复制对应的下载命令。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
普通笔记本集显如何部署DeepSeek-r1:7b大模型并进行推理？
最新发布
本博客，博文仅代表个人操作经验，不能完全解决你的问题，仅供参考，佛系回复。
03-21 1667
普通笔记本CPUGPU 0内存WIN10 专业版Ollama 英特尔优化版。
DeepSeek 进行本地化部署 教程
02-06
### DeepSeek本地化部署知识点解析 DeepSeek是一个AI模型，用于文本生成和其他自然语言处理任务。其本地化部署涉及到一系列步骤，包括环境准备、模型下载、推理代码运行等，这些步骤的详细解释如下： #### 环境...
Deepseek智能助手本地化部署及其应用：Linux环境下的安装、Docker容器部署与对话系统集成
03-10
使用场景及目标：本指南适用于希望在个人服务器上测试或企业环境中正式上线类似Deepseek这样大型预训练语言模型产品的团队。具体应用场景包括但不限于：客服聊天室支持系统建设、教育行业自动辅导系统的引入、政务...
DeepSeek本地部署及局域网共享使用.pdf
02-10
为了实现DeepSeek的本地部署及在局域网内共享使用，文档中详细描述了所需的步骤和操作，确保读者能够一步步完成部署。以下，我们将对文档内容进行详细解读，归纳出部署和共享过程中所必须的知识点。 首先，文档开篇...
DeepSeek本地化部署(Window10)实操
csdn_gyb的博客
02-19 210
因此，接下来，我们将介绍与 Open-WebUI 系统进行集成，让交互界面更美观。找到deepseek-r1模型选择自己电脑对象的目标版本。如果屏幕上出现以下提示信息，那么恭喜你，Ollama 已经成功安装。ChatBox 官网地址：https://chatboxai.app/zh。复制命令直接执行：ollama run deepseek-r1:7b。下载链接：https://ollama.com/search。测试下：ollama run deepseek-r1。下载自己操作系统的安装包，进行安装。
DeepSeek 保姆级最小化本地部署教程
cnzzs的博客
02-13 1114
DeepSeek 保姆级最小化本地部署教程以下是 DeepSeek 保姆级最小化本地部署教程，帮助你在本地快速搭建一个基于大模型的个人知识仓库。我们将使用 PrivateGPT 作为基础框架，结合 ChatGLM3-6B 模型和 ChromaDB 向量数据库，实现一个完全离线的个人知识库系统。一、环境准备1. 硬件要求最低...
Deepseek VL2 多卡部署
lvchaofan0101的博客
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Deepseek VL2 多卡部署
Deep Seek大模型本地部署+AnythingLLM部署
weixin_58022259的博客
02-06 1053
Deep Seek大模型本地部署+AnythingLLM部署
多显卡运行deepseek的误区
nikolay的专栏
02-08 1100
随着deepseek的大热，最近总有些朋友来讨论多少GPU可以跑过快这类的问题。在深度学习领域，随着模型规模的不断扩大，单显卡的计算能力已经无法满足训练需求。多显卡并行训练成为了加速模型训练的常用手段。然而，多显卡训练并非没有挑战，尤其是在确保模型精度方面。本文将探讨多显卡运行大模型时常见的误区
个人入门deepseek-r1：基于笔记本硬件配置的模型(1.5b 7b 8b 14b 32b 70b 671b)选择指南
c_lanxiaofang的博客
02-06 5524
型号与显存（关键）：Windows：任务管理器 → 性能 → GPU → 查看型号和专用显存（如NVIDIA RTX 3060 6GB）。Linux：命令 `nvidia-smi` 查看GPU信息。内存（）：任务管理器 → 性能 → 内存（建议≥16GB）。：至少4核以上现代处理器（如Intel i5/i7或AMD Ryzen 5/7)。
DeepSeek部署教程(基于Ollama)
老薛的专栏
01-29 7175
这几天科技圈最火的莫过于deepseek，我抽空也学习一下deepseek的离线部署。1、下载Ollama并安装下载好后双击直接运行。2、安装deepseek依据自己的电脑配置，来决定安装deepseek模型的哪个版本。我家里的电脑还是集成显卡，因此我选择了硬件配置需求最低的1.5B,，让家里的老电脑也发挥一下余热。
部署deep seek需要什么样的硬件配置？
热门推荐
02-01 5万+
部署DeepSeek（或其他类似的大语言模型）的硬件配置需求取决于具体场景（如推理、微调、训练）、模型规模（参数量）、并发请求量以及性能要求。使用量化（4/8-bit）、模型并行（Tensor Parallelism）、流水线并行等技术降低资源需求。：70B模型需2-4张A100（80GB）进行推理，或使用量化技术（如GPTQ/GGUF）降低显存需求。：2-4张显存≥40GB的显卡（如NVIDIA A100 40GB/80GB、H100）：NVMe SSD ≥ 512GB（模型文件约占用20-30GB）
deepseek本地（笔记本，集显）部署实战1
读书 行路 做人 成事
02-13 1237
使用8B模型，提问冒泡排序，则能正确回答，不必给他程序员的角色指定。运行8b，一点担心就是笔记本风扇呼呼的转，直到问题结果输出完成才慢慢停下来，看来配置还是差了些！但似乎有时需要更多的提示词，比如，直接问它冒泡排序，它不懂，而是进行自我介绍，当告诉它作为一个程序员讲解冒泡排序时，则能正确给出解释输出。按默认选项安装即可，其中台式机安装提示不支持win7，要求win10以上，最终笔记本上安装Ollama成功。此外，尝试了8B模型的安装和使用，安装方式改为bai度网盘下载，直接复制到Ollama对应的目录。
deepseek本地部署集成显卡要怎么选择版本
02-01
### DeepSeek 本地部署版本选择与集成显卡兼容性 对于打算使用集成显卡来部署 DeepSeek 的用户来说，了解不同版本对硬件的具体要求至关重要。由于集成显卡通常具有较低的图形处理能力和有限的专用视频内存，建议优先考虑那些对计算资源需求相对较少的轻量化模型。 根据官方指导，在着手本地部署 DeepSeek 之前，对电脑硬件进行全面自查是至关重要的一步[^1]。这意味着需要仔细评估现有设备是否能满足特定版本的要求。针对集成显卡的情况： - **推荐选用较小规模的预训练模型**：这类模型占用更少的 GPU/CPU 资源，更适合于配置较为基础的计算机环境。 - **关注最低系统要求说明**：确保所选版本能够在目标平台上稳定工作，特别是要注意 CPU 架构的支持情况以及是否有足够的 RAM 来支持整个应用程序的操作。 此外，《本地部署DeepSeek R1》提到该系列中的某些变体确实可以在不依赖外部云服务的情况下执行高效的推理任务[^2]。因此，如果计划采用集成显卡作为主要加速器，则应特别留意有关 DeepSeek R1 或其他后续迭代版本中关于低功耗优化和支持多种硬件平台的信息。 为了进一步确认具体哪个版本最适合集成显卡，请查阅最新的官方文档和技术论坛帖子获取最新更新和支持详情。 ```bash # 假设已经安装好必要的依赖库并设置了环境变量 python deploy_deepseek.py --model_version=R1_lite --device=integrated_gpu ``` 此命令展示了如何指定要使用的 DeepSeek 版本（这里选择了假设存在的 `R1_lite`），并通过参数指明希望利用集成显卡来进行运算。
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