本地部署ai大模型时，如果遇到显卡不支持的问题，可以通过以下几种方法解决：
1. 使用gpu服务器：如果本地硬件资源有限，可以考虑使用gpu服务器来运行ai模型。gpu服务器通常配备多个高性能gpu，可以有效地分担计算任务，提高模型的运行效率。
2. 使用分布式计算：将ai模型部署到多个计算机上进行分布式计算。通过将计算任务分配给不同的节点，可以充分利用各个节点的计算能力，提高整体计算效率。
3. 优化模型参数：针对显卡不支持的情况，可以尝试对模型进行优化，减少模型参数的数量和复杂度。通过剪枝、量化等技术手段，降低模型的内存占用和计算量，使其能够在有限的硬件资源下运行。
4. 迁移学习：利用已有的预训练模型（如resnet、vgg等）作为起点，在本地环境中进行微调。这样可以减少从头开始训练模型所需的时间和计算资源，同时提高模型的泛化能力。
5. 使用云计算服务：将ai模型部署到云计算平台上，利用云服务商提供的计算资源（如gpu集群、tpu等）来运行模型。这样可以充分发挥云端计算的优势，提高模型的运行效率和性能。
6. 选择支持gpu的框架：在选择ai框架时，优先选择支持gpu加速的框架（如tensorflow、pytorch等），这些框架通常会提供更好的性能和兼容性。
7. 升级硬件：如果本地硬件资源充足，可以考虑升级显卡或增加其他计算资源，以提高模型的运行效率。
总之，面对显卡不支持的情况，需要根据实际情况选择合适的解决方案。无论是采用gpu服务器、分布式计算、优化模型参数、迁移学习、云计算服务还是选择支持gpu的框架，都需要综合考虑硬件资源、计算需求和成本等因素，以实现高效、稳定的ai模型部署。
