​​在本地部署DeepSeek时，通过正确配置显卡模式可显著提升性能，关键在于​​ ​​确保显存足够、安装CUDA和cuDNN驱动、利用张量并行（Tensor Parallelism）分配负载，并启用FP16或INT8量化优化性能​​。以下是具体步骤与注意事项：

1. ​​确认显卡兼容性与显存需求​​
   根据模型版本选择显卡，如DeepSeek-R1-7B需至少8GB显存（推荐RTX 3090/4090），而70B版本则需24GB显存（如双A100或4xRTX 4090）。显存不足会导致OOM（内存溢出），需通过量化或减少张量并行数优化。

2. ​​安装GPU驱动与CUDA生态​​

   • 安装最新NVIDIA驱动（如535版本以上），并通过命令nvidia-smi确认显卡识别状态。
   • 安装对应版本的CUDA Toolkit（如12.4）和cuDNN库，确保框架（如PyTorch）能调用GPU加速。

3. ​​配置张量并行与多卡分配​​

   • 使用Ollama或vLLM框架时，通过参数--tensor-parallel-size指定显卡数量（如8卡设置为8）。
   • 若单卡显存不足，可通过梯度检查点或减少KV缓存优化，但可能降低速度。

4. ​​启用量化与混合精度训练​​

   • DeepSeek支持FP8、FP16和INT8量化，其中INT4/INT8可将显存需求降低至原模型的1/4至1/2，适合显存受限的场景。
   • 在PyTorch或vLLM中配置量化参数，平衡精度与速度。

5. ​​测试与监控GPU状态​​

   • 运行Python脚本检测CUDA是否激活：import torch; print(torch.cuda.is_available())。
   • 使用工具（如NVIDIA System Management Interface）监控显存占用和温度，避免过载。

总结而言，DeepSeek显卡配置需兼顾模型规模、显存容量及并行计算效率，通过CUDA驱动、量化技术和多卡分布式部署实现最优性能。