本地部署ai大模型时，显卡不显示的问题可能会影响模型的性能和稳定性。以下是针对该问题的解决方案：
1. 确认硬件配置：首先，您需要检查本地计算机的硬件配置是否满足ai大模型的要求。这包括cpu、gpu（图形处理器）、内存等硬件参数。如果硬件参数不足，可能导致显卡无法正常显示。
2. 更新显卡驱动程序：确保显卡驱动程序是最新的。过时或损坏的驱动程序可能导致显卡无法正常工作。您可以通过设备管理器检查显卡驱动程序的版本，并尝试更新到最新版本。
3. 调整显卡设置：在windows操作系统中，右键点击桌面空白处，选择“nvidia控制面板”或“amd catalyst control center”（根据您使用的显卡品牌进行选择），进入显卡设置界面。在这里，您可以调整显存使用率、分辨率、屏幕刷新率等参数，以优化显卡性能。
4. 优化计算资源：如果您的本地计算机有多个gpu，可以尝试将其中一个空闲的gpu设置为ai大模型的计算设备。这样可以提高显卡的使用效率，减少不必要的负载。
5. 使用云服务器：如果本地计算机硬件配置不足，可以考虑使用云服务器来部署ai大模型。云服务器通常具有更高的计算和存储能力，可以有效解决硬件不足的问题。
6. 优化模型结构：ai大模型通常包含大量的参数和计算量，因此模型结构的优化至关重要。通过减少模型复杂度、降低模型规模等方法，可以提高显卡的利用率，减少显存占用。
7. 使用专门的ai框架：一些ai框架专门为深度学习任务优化，可以更好地利用显卡资源。例如，tensorflow、pytorch等框架都提供了优化过的深度学习模型。
8. 寻求专业帮助：如果以上方法都无法解决问题，建议寻求专业的技术支持。他们可以根据您的具体情况提供更具体的解决方案。
