deepseek集成显卡本地化部署测试

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

### 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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