在AI技術(shù)日益成熟的今天，本地部署大模型已經(jīng)成為許多用戶的新選擇。Deepseek大模型以其高效和開源的特性，迅速成為業(yè)界的焦點(diǎn)。該模型不僅提供了完整的671B參數(shù)版本，還同步開源了多個(gè)不同規(guī)模的蒸餾模型，使得用戶可以根據(jù)自己的設(shè)備配置靈活選擇，實(shí)現(xiàn)本地部署。

盡管云服務(wù)提供了便捷的AI服務(wù)，但本地部署仍有其獨(dú)特的優(yōu)勢。首先，本地部署可以避免云服務(wù)的不穩(wěn)定性，確保服務(wù)的連續(xù)性和可靠性。其次，對于涉及敏感數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，本地部署能更好地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全。最后，對于擁有高性能硬件的用戶而言，充分利用本地算力也是一種資源優(yōu)化的體現(xiàn)。

在本地部署大模型的過程中，算力是一個(gè)關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)觀念認(rèn)為，強(qiáng)大的顯卡是運(yùn)行AI大模型的必備條件。然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步，這一觀念正在被打破。最近，一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)證明，在沒有獨(dú)立顯卡的輕薄筆記本上，通過充分發(fā)揮CPU、iGPU核顯以及NPU的算力資源，同樣可以成功部署并運(yùn)行AI大模型。

實(shí)驗(yàn)中，研究人員使用了一臺搭載Intel酷睿Ultra 9 285H處理器的輕薄筆記本，通過Ollama這一輕量化的開源AI模型部署工具，成功實(shí)現(xiàn)了Deepseek大模型的本地部署。Ollama以其簡潔高效的特點(diǎn)，成為了此次實(shí)驗(yàn)的首選工具。用戶只需下載并安裝Ollama，即可在命令行中輕松運(yùn)行AI大模型。

為了進(jìn)一步提升性能，研究人員還嘗試了針對Intel iGPU特別優(yōu)化的Ollama版本。這一版本能夠充分利用iGPU中的XMX矩陣加速單元，加速大模型的推理速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在Intel酷睿Ultra 9 285H處理器的支持下，即使在沒有獨(dú)立顯卡的情況下，也能實(shí)現(xiàn)高效的AI大模型運(yùn)行。

為了提供更加友好的用戶界面，研究人員還引入了Page Assist這一瀏覽器插件。該插件能夠在谷歌、EDGE和火狐等瀏覽器中提供圖形化的操作界面，使得用戶無需在命令行中操作即可與AI大模型進(jìn)行交互。這一改進(jìn)大大降低了本地部署AI大模型的門檻，使得更多普通用戶能夠輕松上手。

除了基本的對話功能外，本地部署的AI大模型還可以應(yīng)用于更多場景。例如，通過配合沉浸式翻譯插件，可以實(shí)現(xiàn)翻譯資源的本地化，提供更加精準(zhǔn)和快速的翻譯服務(wù)。利用AI大模型建立本地知識庫，也是管理海量數(shù)據(jù)的一種有效方式。通過文本嵌入模型將資料處理成固定長度的向量，再利用AI大模型進(jìn)行檢索和查詢，可以大大提高信息處理的效率。

此次實(shí)驗(yàn)的成功，不僅證明了在沒有獨(dú)立顯卡的情況下也能實(shí)現(xiàn)AI大模型的本地部署，還展示了Intel酷睿Ultra 9 285H處理器在AI應(yīng)用中的強(qiáng)大性能。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，未來將有更多高性能、低功耗的硬件產(chǎn)品涌現(xiàn)，為本地部署AI大模型提供更加堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。