好的，用户问的是Intel UHD Graphics 750和NVIDIA GTX 1050能否运行deepseek大模型。我需要先了解一下deepseek大模型的具体要求。首先，大模型通常需要较强的计算能力，尤其是GPU的VRAM。常见的如Llama或GPT模型，7B参数模型可能需要至少8GB显存，而更大的模型需求更高。不过，可能用户提到的deepseek有不同版本，比如较小规模的模型。
接下来，分析Intel UHD 750。这是集成显卡，通常显存共享系统内存，可能只有几GB，而且性能较弱，不支持CUDA，这对深度学习框架如PyTorch或TensorFlow来说可能不够，因为它们依赖NVIDIA的CUDA加速。所以，集成显卡可能无法有效运行较大的模型，除非使用CPU模式，但速度会很慢。
然后是GTX 1050，独立显卡，有2GB或4GB显存版本。虽然支持CUDA，但显存仍然较小。运行大模型可能会遇到显存不足的问题，尤其是当模型参数较多时。不过，如果模型经过优化，比如量化或使用更小的版本（如TinyLlama），可能在GTX 1050上勉强运行，但性能可能不理想，推理速度慢。
用户可能的情况是，他们想在自己的现有硬件上尝试运行模型，可能预算有限，或者只是进行实验。他们可能没有意识到显存和计算能力的具体需求，或者想了解是否有变通方法。需要建议他们考虑模型优化技术，或者使用云计算服务。另外，可能他们需要明确模型的具体规模，如果模型较小，或许可行，但如果是标准的大模型，硬件可能不足。
需要总结两者的限制，并给出替代方案，比如CPU运行、云服务或升级硬件。同时提醒注意性能问题，即使能运行，体验可能不好。此外，可能还要提到框架支持，比如Intel显卡是否支持某些优化库，但通常可能性较低。