一、前语：本地布置大模型 不依托显卡其实也能够。

Deepseek大模型横空出世以来，以其高效和开源的特性敏捷火爆出圈，是现在名副其实最为闻名的AI大模型。

Deepseek-R1不光直接开源了其671B参数规划的满血模型，还同步开源了六个不同规划巨细的蒸馏模型，分别是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/8B/14B/32B，以及DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B，这就十分便运用户依据自己设备的装备状况，挑选适宜规划的模型进行本地布置。

在各大厂商纷繁上线AI服务的今日，咱们为什么还要在本地布置一个AI大模型呢？

其实原因也很简单，首先是防止云服务不稳定。，Deepseek上线初期的网络故障都现已成一个梗了；其次是一些数据不允许揭露或许上云。，这就有必要要在本地完结处理，保证数据和隐私安全。

最终便是玩家的心态了：“我花了这么多钱，买的新硬件有这么高的算力，不充分运用多糟蹋？”。

再加上新硬件也的确能够支撑AI大模型的本地布置运转，所以也就水到渠成的要在本地布置一个AI大模型了。

另一方面，本地布置大模型其实现在也现已没有什么困难，网上很简单就能找到很多的布置教程和方案，乃至现已有人制作了傻瓜式布置的一键包，只需求下载之后解压运转就能够取得一个本地运转的AI大模型，真的让人人都能够轻松上手。

但这些教程方案中，都会说到本地算力的要求，一般都需求一块比较强的显卡，才干比较好的在本地运转AI大模型。

挑选模型规划时，往往是要求必定的显存容量，这就对没有独立显卡的轻浮笔记本不太友爱，或许会有运用轻浮本的用户直接就抛弃了本地布置的方案。

没有大显存显卡真的就不能具有自己的AI大模型了吗？当然不是。

咱们这次就找来一台运用Intel酷睿Ultra 9 285H处理器的轻浮笔记本，来测验在本地布置大模型并使用，看看不依托独立显卡，充分发挥CPU、iGPU核显以及NPU的算力资源，能不能真实使用上本地AI大模型。

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(责任编辑：社会)