DeepSeek本地部署 没有显卡

DeepSeek本地部署 没有显卡

引用

CSDN

1.

https://wenku.csdn.net/answer/4kovhwunze

本文将介绍在没有显卡的情况下如何本地部署DeepSeek。文章详细介绍了在CPU环境下部署DeepSeek的具体方法，包括硬件和软件准备、配置文件调整以及使用优化后的预训练模型等。

DeepSeek 本地部署无显卡解决方案

对于希望在不配备专用图形处理单元（GPU）的环境中部署 DeepSeek 的用户来说，虽然 GPU 可以加速机器学习模型的推理过程，但这并不意味着 CPU 环境下无法实现有效的部署。以下是针对仅使用中央处理器（CPU）来完成 DeepSeek 部署的具体方法。

1. 调整硬件与软件准备

由于缺乏 GPU 支持，在选择计算机设备时应尽可能挑选具有较高性能多核 CPU 和较大内存容量的工作站或服务器[^1]。此外，确保操作系统已更新至最新版本，并安装必要的开发工具链以及 Python 环境。

2. 修改配置文件适应 CPU 推理

当按照常规流程设置完成后，需特别注意调整 config.yaml 或其他相关配置文档中的参数设定，使整个系统能够更好地适配纯 CPU 架构下的工作模式。例如：

• 将所有涉及 CUDA 或 cuDNN 的选项关闭；
• 设置 batch size 较小数值以减少单次计算所需资源占用量；
• 合理规划线程数分配给 TensorFlow/PyTorch 等框架以便充分利用多核心优势；

use_gpu: false
batch_size: 8
num_threads: 4
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以上修改可以有效提升基于 CPU 平台上的执行效率并保持较好的稳定性[^4]。

3. 利用优化后的预训练模型

考虑到 CPU 性能相对有限的事实，建议选用经过量化剪枝等技术手段压缩过的轻量化版 DeepSeek 模型来进行实际应用测试。这类模型通常具备更少的参数数量和

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