小白求推荐可以本地部署DEEPSEEK和SD的台式电脑配置
不要闲的蛋疼自己本地部署啊，吃硬件。
老老实实买别人的服务不就OK了么，DS的各种模型都在适配中，最多半个月，DS全模型都能适配完。
liujiaabcde (此魂何甘归故土) 在 ta 的帖子中提到：
内存32G，硬盘2T，
其他的求推荐个配置
自己组装是不是比买品牌的划算一些？
用硅基流动的API挺好，这是邀请码，送2000万Tokens：https://cloud.siliconflow.cn/i/sMqRPkxu
liujiaabcde (此魂何甘归故土) 在 ta 的帖子中提到：
内存32G，硬盘2T，
其他的求推荐个配置
自己组装是不是比买品牌的划算一些？
新款64G轻薄本
我这个是不是不算新款
sunshines (ECO07) 在 ta 的帖子中提到：
爆内存没办法，即使开虚拟内存那也慢到无法接受了，不过恰好超过内存一半容量占用的时候因为shared GPU memory限制，反而直接全部转移到内存里，是之前没想到的场景
不知道新款64G轻薄核显本用户用70b的时候是啥情况，但11代处理器70b和7b没区别，新款估计7b会快很多
顺便刚刚zhihu上看到一条评论
去找第三方部署的，perplexity自己部署了一个r1，perplexity pro闲鱼上30一年
不知道是个啥
liujiaabcde (此魂何甘归故土) 在 ta 的帖子中提到：
内存32G，硬盘2T，
其他的求推荐个配置
自己组装是不是比买品牌的划算一些？
perplexity是个ai搜索的国人网站，创业公司，小有名气
强力封锁国内使用，压根别想用他的app
pro版正常是20刀一年
闲鱼上那种盲猜是共享账号，体验可想而知
WWGGWWGG (汪汪狗狗) 在 ta 的帖子中提到：
顺便刚刚zhihu上看到一条评论
去找第三方部署的，perplexity自己部署了一个r1，perplexity pro闲鱼上30一年
不知道是个啥
补充intel GPU（含核显）、ios、安卓 本地部署llm模型的方案
AMD GPU本地部署llm的方案见32楼
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Intel核显本地部署llm
使用Intel OpenVINO
https://docs.openvino.ai/2025/get-started/install-openvino.html
Intel 的OpenVINO PyTorch的GPU支持列表如下：
Intel核显参数如下：
https://dgpu-docs.intel.com/devices/hardware-table.html
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iphone本地部署llm
要求iphone12之后的款，下载使用app “fullmoon”
介绍：https://www.aisharenet.com/fullmoon/
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安卓本地部署llm
用mlc-llm自己写个app
教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Ai421a7R6
doc：https://github.com/InternLM/Tutorial/tree/camp3/docs/EasterEgg/Android
sunshines (ECO07) 在 ta 的帖子中提到：
爆内存没办法，即使开虚拟内存那也慢到无法接受了，不过恰好超过内存一半容量占用的时候因为shared GPU memory限制，反而直接全部转移到内存里，是之前没想到的场景
不知道新款64G轻薄核显本用户用70b的时候是啥情况，但11代处理器70b和7b没区别，新款估计7b会快很多
谢谢各位回帖，怎么又火成十大了？
liujiaabcde (此魂何甘归故土) 在 ta 的帖子中提到：
内存32G，硬盘2T，
其他的求推荐个配置
自己组装是不是比买品牌的划算一些？
硅基流动是个啥？
JerryLi (杰瑞) 在 ta 的帖子中提到：
用硅基流动的API挺好，这是邀请码，送2000万Tokens：https://cloud.siliconflow.cn/i/sMqRPkxu
想和它聊限制级的话题
GALENCIAGA (akagi) 在 ta 的帖子中提到：
大模型从业者表示没必要自己本地部署，小参数模型（和什么4bit 2bit量化的模型）没有什么生产力可言。除非说你学习和动手能力极强，自己整一套数据集能把模型调到胜任你的某个专属任务。只是当一个通用模型去问问题的话还是选择各厂现成的聊天网站吧，省时省力。
呜呜呜不会，谢谢解答，还是用网页版的吧
alanmei (alanmei) 在 ta 的帖子中提到：
我理解，用某个数据集调试模型参数，这是自己训练参数的意思，你会自己训练大模型吗？不会的话估计难以胜任
