本地部署大模型所需的空间取决于模型的复杂性和大小。一般来说，大型深度学习模型需要大量的存储空间来保存权重、激活值和其他重要信息。以下是一些因素，这些因素会影响您需要的存储空间：
1. 模型架构：不同的模型架构（如卷积神经网络、循环神经网络等）占用的空间不同。例如，一个简单的CNN模型可能只需要几百兆字节的存储空间，而一个更复杂的模型可能需要几千兆字节甚至更多。
2. 数据量：如果您的模型需要处理大量的数据，那么您将需要更多的存储空间。因为每个样本都需要存储其特征向量和标签。
3. 权重和激活值：模型中的权重和激活值通常需要大量的内存来存储。这些权重和激活值是模型的关键组成部分，它们决定了模型如何从输入数据中学习。
4. 训练数据：如果您的训练数据非常大，那么您将需要更多的存储空间来保存训练过程中生成的中间结果和参数。
5. 优化器：不同的优化器（如Adam、SGD等）在训练过程中会占用不同的内存资源。
6. GPU或TPU：使用GPU或TPU可以加速训练过程，但它们本身也需要占用一定的内存资源。
7. 模型压缩：为了提高模型的存储效率，您可以选择对模型进行压缩。但是，这可能会降低模型的性能。
8. 版本更新：随着模型的迭代更新，新版本的模型通常会比旧版本占用更多的存储空间。
综上所述，本地部署一个大模型所需的存储空间取决于多个因素，因此很难给出一个确切的数字。建议您根据实际需求和预算来选择合适的模型和配置。
