本地部署大模型特别慢的原因可能有以下几点：
1. 计算资源限制：大模型通常需要大量的计算资源，包括CPU、GPU等。如果本地计算机的硬件性能不足，可能会导致运行速度变慢。
2. 数据量过大：大模型通常需要处理大量的数据，如果本地计算机的数据存储空间有限，可能会导致运行速度变慢。
3. 网络延迟：大模型的训练和推理过程通常需要通过网络进行数据传输，如果网络带宽或延迟较高，也会影响运行速度。
4. 并行计算能力不足：大模型通常需要进行大量的并行计算，如果本地计算机的并行计算能力不足，可能会导致运行速度变慢。
5. 优化算法不足：大模型通常需要使用复杂的优化算法，如梯度下降、随机梯度下降等，如果本地计算机的优化算法不够成熟，可能会导致运行速度变慢。
6. 硬件兼容性问题：大模型通常需要特定的硬件支持，如GPU、FPGA等，如果本地计算机的硬件与大模型不兼容，可能会导致运行速度变慢。
为了提高本地部署大模型的速度，可以尝试以下方法：
1. 增加计算资源：升级本地计算机的CPU、GPU等硬件，以提高计算能力。
2. 扩大数据存储空间：购买更大的硬盘或云存储服务，以存储更多的数据。
3. 优化网络环境：升级网络带宽或优化网络布局，减少网络延迟。
4. 提升并行计算能力：使用更高效的并行计算框架，如TensorFlow的TPU、PyTorch的GPU支持等。
5. 选择合适的优化算法：根据大模型的需求，选择适合的优化算法，如Adam、RMSProp等。
6. 选择兼容的硬件：确保本地计算机的硬件与大模型兼容，如有需要，可以选择专业的硬件加速器。
