1，筆記本電腦資源
我是一臺聯想筆記本電腦，基本配置如下：
CPU：12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1255U?? 1.70 GHz? (12核心，2個P核和8個E核，共計10個核心)
顯卡：NVIDIA GeForce MX550
內存：40.0 GB
操作系統：Windows 10 專業版
想初步評估下用LM studio下載一個本地大模型運行試試看。
2.下載LM studio及大模型參數
直接到LM的網站下載
LM Studio - Discover, download, and run local LLMs
之后直接安裝，安裝完成后，可以查看配置：
下載大模型參數：
如上，結果沒有出現大模型的列表，提示：
There was an error fetching results from Hugging Face, please try again in a little bit
這個應該是無法訪問?Hugging Face，直接瀏覽器訪問：huggingface.co
果然無法訪問，那應該是網絡屏蔽了， 科學上網試試，果然就可以了。
之后LM studio就可以看到大模型列表了，下載一個8B的deepseek的模型：
deepseek-r1-distill-llama-8b-abliterated
速度很快就下載完成。
3. 加載大模型
下載完成后，直接默認加載，加載部分后，提示錯誤：
Failed to load model
unable to allocate backend buffer
問大模型，告知可能原因：
- 內存不足
- 顯存不足
- 模型損壞
- 驅動或庫不匹配
- 軟件問題等
為了確保模型文件OK，再下載了一個模型：
deepseek-r1-distill-qwen-7b
完成后，選擇一個加載。
默認配置如下加載
加載到35%左右，會提示失敗：
這個一般是內存不足了(也有可能是模型數據有問題，但我是直接下載后執行的，不是拷貝過來的，而且下載了兩個模型都提示這個，所以應該就不是這個問題)。
修改下參數，如下：
之后就加載成功了，完成之后，可以提交問題。
4. 選擇大模型運行
對話框提交一個問題：
在此期間，內存基本保持4.5GB，在thinking問題時，CPU保持在33%左右。
回答問題的時間：
回答時間長，而且回答非常簡短，參考意義不大，同樣的問題提交給文心一言，3S內給出答案，比較全面，如下：
5.總結
我的筆記本資源還算可以，內存40G，獨立顯卡，12核CPU，這樣的配置部署一個本地7B的本地大模型，計算速度太慢了，資源占用也比較大，一個簡單問題，明顯CPU的風扇聲音就起來了，由此看出哪怕是小參數的大模型，對硬件要求也是很高的，顯存不大的電腦，還真運行不了。
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