一、基础硬件要求

1. 显卡（GPU）  
   - 最低要求：NVIDIA GTX 1060（6GB显存），支持CUDA运算。  
   - 推荐配置：NVIDIA RTX 3060及以上（8GB显存以上），显存越大越能提升模型运行效率。  
   - 注意事项：若使用CPU推理（无独立显卡），生成速度将显著下降，且硬件负载极高（如CPU和内存占用率接近100%）。

2. 内存（RAM）  
   - 最低要求：8GB，仅适用于小参数模型（如1.5B）。  
   - 推荐配置：16GB及以上，适用于主流7B/8B模型；若运行14B及以上模型，需32GB内存。

3. 存储空间  
   - 至少预留20GB可用空间（推荐NVMe固态硬盘），大型模型（如671B满血版）需404GB存储空间。

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二、不同参数模型的配置建议

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三、其他关键配置与优化建议

1. CPU与多核支持  
   - 推荐多核处理器（如12核以上），尤其是运行大参数模型时，多核CPU可提升并行计算效率。

2. 系统与驱动  
   - 需安装最新CUDA驱动（NVIDIA显卡）以优化GPU调用。
   - 建议使用Windows/Linux系统，并确保Python、Docker等依赖环境配置完整。

3. 网络与存储优化  
   - 若通过Hugging Face下载模型，可切换国内镜像加速下载。
   - 使用NVMe固态硬盘减少模型加载时间。

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四、实际部署案例参考

- 个人用户场景：轻薄本（24GB内存+无独显）运行7B模型时，生成速度约30秒/回答，负载极高，仅适合轻量级需求。
- 企业级场景：如湖南省人民医院采用国产化算力底座，搭配高性能服务器（大内存+多GPU）实现医疗数据处理与OA系统集成。

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总结建议

- 入门用户：选择1.5B-7B模型，搭配RTX 3060+16GB内存，平衡性能与成本。
- 专业用户：优先14B模型+RTX 4090级别显卡+32GB内存，满足高质量生成需求。
- 企业用户：需定制服务器级硬件（如多GPU、大容量存储）并优化本地化部署流程。

如需具体部署步骤或工具（如LM Studio、Ollama等），可参考相关教程进一步操作。