一、准备工作
了解一下ollama是啥东西，LLMStudio是啥,因为接下来会用到
二、Ollama 和 LM Studio 简介
1.Ollama
Ollama 是一个开源框架，专门设计用于在本地运行大型语言模型（LLMs）。它的主要特点如下：
- 简化部署：Ollama可以个人电脑上部署和运行LLM的过程。它轻量级、易于扩展的框架，能在本机上轻松构建和管理
- 支持多平台：该框架支持macOS、Linux以及Windows（预览版）
- 量化支持：为了降低显存需求，Ollama支持4-bit量化，使得普通家用计算机也能运行大型模型。
2.LM Studio
LM Studio 是一款桌面应用程序，专为那些希望拥有图形用户界面（GUI）而非命令行界面（CLI）的用户提供服务。其关键特性包括：
- 一站式解决方案：LM Studio允许用户直接从Hugging Face等平台发现、下载并运行本地的LLMs，无需编程知识即可操作。
- 用户友好的界面：相比Ollama，LM Studio更加注重用户体验，提供了直观的图形界面，即使是非技术人员也能方便地与AI模型进行交互。
- 强大的功能集合：除了基本的模型运行外，LM Studio还支持同时运行多个AI模型，并利用“Playground”模式增强性能和输出。
- 高级功能支持：如分布式训练、超参数调整及模型优化等功能，使得LM Studio适合于更复杂的应用场景和技术要求较高的用户群体。
3.两个对比区别
如果你是一位初学者或者非技术背景的用户，寻找一个简单易用、带有可视化界面的工具来运行语言模型，那么LM Studio可能更适合你。而如果你偏好灵活性更高、可通过命令行自定义配置的开源框架，Ollama将是一个不错的选择。
三、硬件要求
1.最低硬件配置
CPU方案
- 处理器 (CPU): 四核八线程往上
- 内存 (RAM): 最低8GB（对于7B模型），推荐32GB+（流畅运行），内存不贵
- 存储: 至少256GB，推荐NVME固态存储，速度超快，读写1GB起步
- 操作系统: Windows 10+/Linux/macOS
在纯CPU环境下运行DeepSeek是可行的，但会显著降低生成文本的速度，并且对内存的需求更高，因为模型权重需要完全加载到内存中。
GPU方案（推荐）
- 图形处理单元 (GPU): NVIDIA GPU配备至少8GB显存；建议使用RTX 3090或更高性能的显卡来加速推理过程。
- 处理器 (CPU): 支持AVX指令集的任意CPU
- 内存 (RAM): 推荐16GB RAM（需共享显存时）
- 存储: 至少256GB，推荐NVME固态存储，速度超快，读写1GB起步
- 操作系统: Windows 10+/Linux/macOS
注意事项
- 如果您的硬件条件有限，可以考虑使用更小的模型版本，比如1.5B或8B的蒸馏版本，这些可以在较低配置的硬件上运行。
- 使用量化技术（如4-bit或8-bit量化）也可以减少内存占用，但这可能会牺牲一些模型性能。
- 对于不具备足够硬件资源的情况，还可以考虑通过DeepSeek API进行远程调用，或者利用云服务提供商提供的计算资源。
确保按照实际需求和预算选择合适的硬件配置，以获得最佳的性能和用户体验。
2.本人电脑配置（使用的是笔记本系统Win11）
| 组件 | 本人配置 | 推荐配置 (生产环境) |
|---|---|---|
| CPU | Intel i7-12700H（14核20线程） | Intel i9-13900HX / AMD Ryzen 9 7945HX |
| 内存 | DDR5 32GB（4800MHz） | DDR5 64GB（5600MHz） |
| 存储 | 2TB NVMe SSD（PCIe 4.0） | 4TB NVMe SSD RAID 0（7000MB/s+） | </
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