我们找来了当下比较新的轻薄本，Intel平台和AMD平台各一台，测试一下不同平台在本地运行DeepSeek大模型的表现。当然我们在本地部署的DeepSeek只能是蒸馏版，因为满血版DeepSeek-R1模型高达671b的参数根本不是小飞机平台所能容纳的，好在还有六个蒸馏后不同规模的小模型，方便玩家根据自己的硬件配置选择合适的模型规模...
首先我们在Ollama中拉取文本嵌入模型， Deepseek等大模型是无法直接读取本地文件的，必须先使用文本嵌入模型将资料处理成大模型可读取的固定长度向量，下载文本嵌入模型自需要在Ollama运行窗口中输入：ollama pull nomic-embed-text也可以在图形UI中的模型管理中下载文本嵌入模型nomic-embed-text体积只有262MB，却是建立...
DeepSeek部署本地具有保护数据隐私与安全、避免网络不稳定影响、提升需求定制化程度等多方面的优势。而作为Intel目前最新的处理器平台——酷睿Ultra 2代，其在AI性能方面的提升，特别适合作为DeepSeek部署本地电脑的配置选择之一。在AI性能方面，酷睿Ultra 2代平台搭载了全新的专为处理AI和机器学习任务而打造的NPU（神经...
而作为Intel目前最新的处理器平台——酷睿Ultra 2代,其在AI性能方面的提升,特别适合作为DeepSeek部署本地电脑的配置选择之一。 在AI性能方面,酷睿Ultra 2代平台搭载了全新的专为处理AI和机器学习任务而打造的NPU(神经处理单元),其AI算力高达数百TOPS,能够轻松应对各种复杂的AI应用场景。同时,酷睿Ultra 2代平台还支持...
本地推理bash复制ollama run deepseek-7b "如何用Python处理Excel数据？" # 若使用Llama.cpp： ./main -m deepseek-7b.Q4_K_M.gguf -p "你好！"性能调优在Ollama配置中启用NPU_优先模式调整线程数（建议4-8线程）实测表现 速度：7B模型生成速度达8-12 token/s（NPU加速下）内存占用：4bit量化版仅需6GB...
可以看到模型下载速度相当快,应该是使用了国内的镜像站,Deepseek-R1:1.5B模型只有1.1GB的大小,很快就可以完成下载开始运行。 下载完毕之后,我们就可以在命令行中开始和Deepseek进行对话了。 对于最新的Intel酷睿Ultra 9 285H来说,通用的Ollama目前还只能调用...
DeepSeek部署本地具有保护数据隐私与安全、避免网络不稳定影响、提升需求定制化程度等多方面的优势。而作为Intel目前最新的处理器平台——酷睿Ultra 2代,其在AI性能方面的提升,特别适合作为DeepSeek部署本地电脑的配置选择之一。 在AI性能方面,酷睿Ultra 2代平台搭载了全新的专为处理AI和机器学习任务而打造的NPU(神经处...
打开CMD,通过 cd \d 解压路径 来到 Ollama 安装路径后,运行 ollama run deepseek-r1:7b 命令,就会自动下载 DeepSeek R1 7B 蒸馏模型到电脑本地并运行,然后我们可以在 CMD 中进行一些对话,测试模型是否正常安装成功。 如果大家用的是 Intel ARL-H + 32G RAM 的机器,推荐跑 14B 量级及以下的本地模型。 运...
CPU+GPU+NPU全平台总算力达到99 TOPS,为本地运行大模型提供了很好的支撑。 AMD锐龙AI 9 HX370处理器基于Zen 5架构,4个Zen 5核心和8个Zen 5c核心,支持超线程技术,总共是12个核心24线程,最高加速频率为5.1GHz,拥有12MB的L2 高速缓存和24MB的L3 高速缓存。
9854 0 01:04 App NPU加速本地运行DeepSeek-R1 4.5万 31 06:00 App intel核显部署deepseek 32b 70b 14b实测,纯核显推理cpu下班 688 0 10:24 App 通过Xe核显本地部署大模型-ollama-轻薄本也能运行DeepSeek及其他模型使用GPU! 938 0 08:00 App A770 自动化运行ollama,deepseek(已部署后) 6556 0 ...