在本地部署DeepSeek（或其他類似AI模型）時，可能會遇到以下常見問題及解決方案：

---

1. 硬件資源不足

• 問題表現：
  • GPU不兼容（如型號過舊）、顯存不足（OOM錯誤）或CPU模式性能極低。
• 解決方案：
  • 確認GPU支持CUDA，檢查顯存需求（如至少16GB顯存）。
  • 使用nvidia-smi監控顯存，通過降低batch_size或模型量化（如FP16/INT8）優化資源。
  • CPU模式下考慮模型輕量化（如使用ONNX Runtime）或分布式推理。

---

2. 依賴項沖突

• 典型問題：
  • CUDA版本與框架（如PyTorch/TensorFlow）不匹配。
  • Python包版本沖突（如torch與transformers版本不兼容）。
  • 缺少系統庫（如GLIBC版本過低）。
• 解決方案：
  • 使用官方文檔指定的CUDA和框架版本（如PyTorch官網的版本對照表）。
  • 通過conda或venv</