最近后台私信炸了。

全是问同一个问题。

说装了DeepSeek，

结果发现根本不调用显卡。

CPU占用率飙到100%，

风扇转得跟直升机似的。

心里那个急啊，

毕竟买显卡就是为了加速。

我也遇到过这茬，

折腾了整整三天。

今天就把干货掏出来，

不整那些虚头巴脑的术语。

咱们直接说人话。

首先，你得确认是不是真没跑。

有时候它跑了，

只是你没看见。

很多新手打开任务管理器，

只看“GPU”那一栏。

其实NVIDIA的驱动里，

有个NVIDIA Control Panel。

点进去看看CUDA进程。

有时候它藏在后台，

默默在算呢。

要是连这个都没有，

那才是真没跑起来。

其次，检查你的环境。

DeepSeek对CUDA版本很挑剔。

你装的PyTorch版本，

跟CUDA版本对不上号。

它只能回退到CPU模式。

这就好比给法拉利加92号油。

虽然能开，但跑不动。

去终端输入nvcc --version。

看看你的CUDA是多少。

再pip show torch。

看看PyTorch支持哪个CUDA。

这两个必须匹配。

不匹配就重装。

别嫌麻烦，

这一步能省你半天时间。

再一个，代码里写错了。

很多教程里，

直接load模型。

没指定device。

默认就是CPU。

你得显式地写一句。

model.to('cuda')。

或者device = torch.device('cuda')。

这行代码就像开关。

不打开，它就死在CPU上。

我也犯过这错，

对着屏幕发呆俩小时。

最后发现少写了个to。

尴尬不？

还有，显存爆了。

DeepSeek虽然轻量，

但参数摆在那。

如果你的显存只有4G。

跑个7B模型都费劲。

这时候它会自动溢出。

溢出到内存，也就是CPU。

这时候你看GPU利用率，

可能只有10%。

剩下的全在CPU上苦力。

解决办法是量化。

用4bit或者8bit加载。

或者减小batch size。

别贪大，

能跑通才是硬道理。

最后，驱动问题。

有时候驱动太老。

或者太新，有bug。

特别是Win11用户，

容易踩坑。

去NVIDIA官网下载最新驱动。

注意，要选Studio版本。

Game Ready版本有时候不稳定。

我上次就是吃了这个亏。

更新完驱动，

重启电脑。

再运行，

瞬间起飞。

显卡风扇呼呼转，

心里那叫一个爽。

总结一下。

DeepSeek没跑显卡。

多半是环境没配好。

或者代码没写对。

别一上来就骂模型。

先查查自己的手。

技术这东西，

就是细节决定成败。

希望这些经验，

能帮你省下折腾的时间。

早点下班，

早点休息。

毕竟身体是革命的本钱。

要是还搞不定，

评论区留言。

咱们一起盘它。

别客气，

互相帮忙嘛。

这行干久了，

就知道大家都不容易。

加油吧，兄弟们。