RX 580 双卡32GB显存跑DeepSeek-R17b、8b、14b、32b实测 壹千元配置两张Rx580 16GB显卡，小微企业、个人单机处理标书、合同等有保密要求的文件，跑DeepSeek-R1-32b最佳选择。文案每秒输出5个字，基本流畅，功耗、噪音较低。DS-R1Tokens/sec显卡功耗整机功耗7b9.2110W200W8b8.9110W200W14
lm-studio 在显存或者内存足够大的情况下，支持多模型并行运行。DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF下载地址https://www.modelscope.cn/models/lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF/files
5分钟在内网部署好DeepSeek-R1-7b模型LM Studio +Cherry Studio+R17b 离线安装包新手友好！简单易用！一、服务器端1.默认设置安装LM Studio 程序2.拷贝7b模型到LM Studio 默认模型存放目录C:\Users\Administrator\.lmstudio\models\deepseek\r1\DeepSeek-R1-7b.gguf3.LM S
新手友好！体验DeekSeek R1模型 一站式安装包 第二版 更新明细安装包 版本升级：Cherry Studio 0.9.27OllamaSetup 0.5.11.0 DeekSeek启动脚本（可做桌面快捷方式）：Windows PowerShell 快捷方式ollama 启动服务脚本命令启动DeepSeek1_5b模型脚本启动DeepSe
X99主板E5处理器+两张RX 580显卡跑DeepSeek R1 32b功耗实测启动后待机功耗约 80瓦运行 32b 功耗约240瓦电脑配置：华南X99 F8主板E5-267V3处理器 + 64GB内存 + 两张RX 580 8G显卡+750W电源Ollama ps 显示，分配CPU承载 30%，GPU 承载 70%计算量。测试中CPU保持50%左右使用率持续计算。两张显卡显存加载满，忙闲交替工
首先，用户的需求是进行AI大模型本地知识库训练，这意味着他们需要将结构化的Excel数据转换为适合模型训练的文本格式。可能需要更具体的示例，或者更详细的步骤，特别是针对知识库训练的特殊处理。在之前的回复中，已经提到了分列功能、TEXT函数、快捷键、粘贴为值、添加单引号等方法。现在需要检查是否有遗漏的部分，比如使用Power Query进行转换，或者如何将多列数据合并成连贯的文本段落，这对训练大模型
DeepSeek R1+Ollama 企业级应用 多用户同时对话并发测试测试版本: DeepSeek R1 7b+Ollama 0.5.11 测试日期：2025.2.17测试方法：在五台客户端主机安装三个Cherry-Studio和两个Chatbox客户端同时向服务器发起对话查询请求。测试结果：CPU使用率维持在40%-50%之间，内存使用量增长了20MB。客户端接收服务器响应速度会明
Cherry Studio 安装、使用、搭建知识库 资料合集新手友好，体验AI人工智能低技术门槛组合 Ollama+Deepseek R1+ Cherry StudioCherryStudio 国产全能 AI 助手平台 ，致力于降低技术门槛，零基础用户也能快速上手，让用户专注于工作、学习或者创作。APP界面多模型对话与创作：支持接入本地及多家在线大模型，便捷享受各大厂
Ollama支持导入模型：GGUF模型管理ollama中的常见命令：ollama list：显示模型列表。ollama show：显示模型的信息ollama pull：拉取模型ollama push：推送模型ollama cp：拷贝一个模型ollama rm：删除一个模型ollama run：运行一个模型ollama ps命令查看当前加载到内存中的模型，CPU GPU使用比例6 个开源
Ollama+DeepSeek R1 组合最低启动参考配置测试主机配置一：因特尔12核24线程CPU、64 GB内存、GT730 2GB显存显卡（可运行deepseek-r1:1.5b、7b、70b模型）测试主机配置二：AMD6核12线程CPU、32GB内存、GT710 2GB显存（可运行deepseek-r1:1.5b、7b模型）测试结果：1、没有高端显卡也可以运行Ollama+DeepSeek