在AI技術日益成熟的今天，本地部署大模型已經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。該模型不僅提供了完整的671B參數(shù)版本，還同步開源了多個不同規(guī)模的蒸餾模型，使得用戶可以根據(jù)自己的設備配置靈活選擇，實現(xiàn)本地部署。

盡管云服務提供了便捷的AI服務，但本地部署仍有其獨特的優(yōu)勢。首先，本地部署可以避免云服務的不穩(wěn)定性，確保服務的連續(xù)性和可靠性。其次，對于涉及敏感數(shù)據(jù)的應用場景，本地部署能更好地保護數(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，算力是一個關鍵因素。傳統(tǒng)觀念認為，強大的顯卡是運行AI大模型的必備條件。然而，隨著技術的進步，這一觀念正在被打破。最近，一項實驗證明，在沒有獨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行AI大模型。

實驗中，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，成功實現(xiàn)了Deepseek大模型的本地部署。Ollama以其簡潔高效的特點，成為了此次實驗的首選工具。用戶只需下載并安裝Ollama，即可在命令行中輕松運行AI大模型。

為了進一步提升性能，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。實驗結果表明，在Intel酷睿Ultra 9 285H處理器的支持下，即使在沒有獨立顯卡的情況下，也能實現(xiàn)高效的AI大模型運行。

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大模型進行交互。這一改進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大模型還可以應用于更多場景。例如，通過配合沉浸式翻譯插件，可以實現(xiàn)翻譯資源的本地化，提供更加精準和快速的翻譯服務。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大模型進行檢索和查詢，可以大大提高信息處理的效率。

此次實驗的成功，不僅證明了在沒有獨立顯卡的情況下也能實現(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應用中的強大性能。隨著AI技術的不斷發(fā)展，未來將有更多高性能、低功耗的硬件產品涌現(xiàn)，為本地部署AI大模型提供更加堅實的基礎。