基于特定硬件配置的 DeepSeek-R1-14B 和 Janus-Pro-7B 本地部署优化方案

目录

一、前期调研与问题分析

（一）显存情况剖析

（二）并行运行的考量

二、优化方案详述

（一）优化步骤总览

（二）具体优化步骤总结

三、深度优化方案

（一）硬件适配分析

（二）部署流程优化

（三）性能调优建议

（四）稳定性保障

（五）扩展应用场景

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拥有一台配置为 I9 - 14900HX CPU32G 内存4060 显卡（8G 显存）以及集显（共享 8G 显存）的笔记本电脑，在该设备上部署 DeepSeek-R1-14B 和 Janus-Pro-7B 模型。

一、前期调研与问题分析

• 高性能配置推荐使用 RTX 4090，而用户的 4060 显卡可能存在显存不足问题。
• 14B 模型至少需要 16GB 显存，用户的 4060 显卡仅 8G 显存，可能需对模型进行量化处理。
• Janus - Pro 部署指南提到，可采用 CPU 模式或 CUDA 加速，但显存不足时可能需调整参数。

（一）显存情况剖析

4060显卡拥有 8G 显存，加上共享的 8G 显存，理论上可达到 16G。

然而，共享显存的使用效率相对较低。对于 DeepSeek - R1 - 14B 模型，可使用如 4 - bit 量化版本来降低显存占用。

14B 模型在 RTX 3090/4090 上运行效果较好，使用量化模型成为必然选择。

对于 Janus - Pro - 7B 模型，建议至少需要 6G 显存，虽可能具备足够资源，但为更好适配，需将精度调整至 FP16。

（二）并行运行的考量

由于用户需要同时运行两个模型，可能需要对不同显卡进行合理分配。

但 4060 显卡显存有限，或许需要一个模型使用独立显卡，另一个使用集显或 CPU。

不过，集显的显存是共享内存，速度较慢。

因此，一种可行的思路是将 Janus - Pro 放在独立显卡上，而 R1 则使用量化后的版本在独立显卡上运行，或者其中一个模型采用 CPU 模式运行。

二、优化方案详述

（一）优化步骤总览

安装 Ollama 和 Conda 环境是基础操作。

鉴于两个模型可能存在依赖冲突，用户需为它们创建独立的环境。

对于 R1 - 14B 模型，使用 Ollama 的量化版本（如 4 - bit），可将显存占用降低至 8G 以内。

对于 Janu