DEEPSEEK本地部署回答很慢

DEEPSEEK 本地部署响应慢解决方案
对于遇到的 DeepSeek R1 卡顿问题，有几种方法能够有效提升性能并减少延迟。以下是针对 DeepSeek 本地部署响应速度较慢的具体优化措施：
调整资源配置
确保分配给 DeepSeek 的计算资源充足至关重要。如果硬件条件允许，增加内存和 CPU 核心数可显著改善处理效率[^1]。
# 修改配置文件中的资源参数
nano /path/to/deepseek/config.yaml
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使用高效存储介质
采用 SSD 替代 HDD 可加快数据读取写入的速度，从而提高整体运行效能。SSD 提供更快的数据访问时间，在加载大型模型或频繁 I/O 操作时尤为明显。
合理设置缓存机制
通过引入合适的缓存策略来减轻重复请求带来的负担。例如，利用 Redis 或 Memcached 存储临时结果，避免不必要的重新计算过程。
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_cached_data(key):
cached_value = r.get(key)

if not cached_value:
# 计算新值并保存到缓存中
new_value = compute_expensive_operation()
r.setex(key, ttl_in_seconds, new_value)

return cached_value.decode('utf-8')
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并行化任务执行
尽可能多地实现异步操作和支持并发的任务调度方式，这有助于充分利用多核处理器的优势，进而加速程序的整体表现。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
future_to_url = {executor.submit(load_website, url): url for url in urls}
for future in futures.as_completed(future_to_url):
try:
data = future.result()
except Exception as exc:
print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
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