在本地部署DeepSeek（或其他类似AI模型）时，可能会遇到以下常见问题及解决方案：

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1. 硬件资源不足

• 问题表现：
  • GPU不兼容（如型号过旧）、显存不足（OOM错误）或CPU模式性能极低。
• 解决方案：
  • 确认GPU支持CUDA，检查显存需求（如至少16GB显存）。
  • 使用nvidia-smi监控显存，通过降低batch_size或模型量化（如FP16/INT8）优化资源。
  • CPU模式下考虑模型轻量化（如使用ONNX Runtime）或分布式推理。

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2. 依赖项冲突

• 典型问题：
  • CUDA版本与框架（如PyTorch/TensorFlow）不匹配。
  • Python包版本冲突（如torch与transformers版本不兼容）。
  • 缺少系统库（如GLIBC版本过低）。
• 解决方案：
  • 使用官方文档指定的CUDA和框架版本（如PyTorch官网的版本对照表）。
  • 通过conda或venv</