deepseek本地部署你自己部署过吗？你如何部署的？

视频地址： https://www.bilibili.com/video/BV1PiNaeTEjn ollama官网：https://ollama.com/ cherry studio官网：https://cherry-ai.com/ 【模型选择】 电脑没有独立显卡：选择1.5b模型 有独显，显存4G或8G：选择7b或8b模型 更高的配置，可以自行尝试！ 我自己8g显存的4060，可以运行32b模型，但比较卡！ 有了独立显卡和 **4GB 或 8GB 显存**，部署 **7B 或 8B 模型**的可行性大大提高了。不过，是否足够依然取决于你所选模型的具体实现、优化方式和你的需求。 ### 1. **7B 模型**： - **显存要求**：一般来说，7B 模型的显存需求大约在 **6GB 到 8GB** 之间，具体取决于模型的优化程度。如果你的显卡显存为 **8GB**，通常可以比较顺利地加载和推理，但如果是 **4GB 显存**，则可能会遇到显存不足的问题，尤其是在较大的 batch size 或处理较长文本时。 - **性能**：8GB 显存可以在合理的优化下支持推理，但推理速度可能不是非常快，尤其是如果没有进行量化或裁剪优化时。 ### 2. **8B 模型**： - **显存要求**：8B 模型的显存需求通常高达 **12GB 到 16GB**（取决于具体实现）。在 **4GB 显存**的显卡上几乎无法加载 8B 模型，**8GB 显存**的显卡可能也勉强支持，但推理速度会较慢，而且需要通过降精度或其他优化方法来尽量减少显存使用。 - **性能**：即使显存能够容纳 8B 模型，性能仍然可能不理想，特别是在复杂推理和生成任务中。需要更多的计算资源和优化来提升效率。