本地部署硬件难题
在本地部署大型模型时，硬件性能成为制约因素。尤其是GPU的运算能力和显存容量，这两项指标的提升能显著提高模型推理速度。但7B参数的模型无法达到理想的推理效果，而14B、32B乃至70B的模型才是实际应用所需。然而，具备高显存的大显卡价格不菲，对一般消费者来说，经济负担较重。RTX 4090显卡配备24GB显存，其零售价格接近一万七千元，导致部署费用较为昂贵。
IPEX - LLM高效部署
技术进步推动下，Ubuntu操作系统已成功运行32B参数的DeepSeek R1大型模型，该模型在本地推理环节展现出卓越性能。实测显示，生成阶段的平均吞吐量稳定在每秒26个token以上。无论是上下文还是代码生成，其效率均显著。此外，系统整体功耗得到有效管理，保持在800瓦以下。
代码生成测试情况
为了评估推理速度，我们选取了DeepSeek模型所输出的贪吃蛇游戏代码作为测试样本。测试活动是在本地环境下进行的。若用户对生成的代码效果不满意，他们可以通过执行特定指令来对其进行调整。比如，如果初始代码中蛇的移动速度过快，用户可以通过调整指令将蛇的移动时间间隔延长至200毫秒，这样做能有效提升游戏体验。
文本生成效率表现
代码生成效果优异，文本生成亦表现卓越。在3000字文章生成测试中，Prefill阶段后台数据显示，其每秒吞吐量峰值可达28.1个token，生成阶段平均输出速度约为每秒25个token。这一卓越的文本处理性能显著彰显了该部署模型在内容创作领域的巨大潜力。
Windows系统部署差异
Ubuntu操作系统兼容双锐炫A770显卡的安装，这一特性在Windows系统中亦适用。不过，由于操作系统和机器学习结构的区别，Windows系统的运行效能略低于Linux系统。另外，若使用锐炫A770显卡的DP接口进行输出，理论上可能会减少其处理大规模模型的效能。而通过局域网访问后端，则有助于显卡更高效地承载模型。
叠加显存实现离线运行
本地部署模式下，运用英特尔A770显卡扩展显存，DeepSeek R1大型模型的32B参数离线操作得以实现。实验数据表明，此方案运行效率高，有利于高效推理与功能拓展，为寻求本地部署大型模型解决方案的用户提供了实际可行的选择。
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