【deepseek】通义告诉大家，你的硬件不支持部署ds

非技术
#1

早上本地部署一下deepseek的7b，发现电脑有点卡，ai有点傻，然后问一下通义关于ds的硬件推荐：

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所以，还是用网络版尝尝鲜吧，说好不吃硬件是骗我的

#2

以下式DeepSeek自己回答的：

DeepSeek-R1 模型的不同版本在硬件配置上有显著差异，具体需求如下（按参数规模从小到大排列，结合多个来源整理）153：

1. DeepSeek-R1-1.5B

  • CPU : 最低 4 核（推荐 Intel/AMD 多核处理器）
  • 内存 : 8GB+
  • 硬盘 : 3GB+ 存储空间（模型文件约 1.5-2GB）
  • 显卡 : 非必需（纯 CPU 推理）；若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）
  • 适用场景 : 低资源设备部署（树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成（聊天机器人、简单问答）
  • 显存优化 : 若使用 INT4 量化，显存占用可降至 0.75GB 7。

2. DeepSeek-R1-7B

  • CPU : 8 核以上（推荐现代多核 CPU）
  • 内存 : 16GB+
  • 硬盘 : 8GB+（模型文件约 4-5GB）
  • 显卡 : 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）
  • 适用场景 : 中小型企业本地开发测试、中等复杂度 NLP 任务（文本摘要、翻译）、轻量级多轮对话系统
  • 显存优化 : INT4 量化后显存占用 3.5GB 7。

3. DeepSeek-R1-8B

  • CPU : 8 核以上（推荐现代多核 CPU）
  • 内存 : 16GB+
  • 硬盘 : 8GB+（模型文件约 4-5GB）
  • 显卡 : 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）
  • 适用场景 : 需更高精度的轻量级任务（代码生成、逻辑推理）
  • 备注 : 硬件需求与 7B 相近，但性能提升约 10-20%1。

4. DeepSeek-R1-14B

  • CPU : 12 核以上
  • 内存 : 32GB+
  • 硬盘 : 15GB+
  • 显卡 : 16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）
  • 适用场景 : 企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解与生成
  • 显存优化 : FP16 精度需 28GB 显存 ，INT4 量化后降至 7GB 73。

5. DeepSeek-R1-32B

  • CPU : 16 核以上（如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9）
  • 内存 : 64GB+
  • 硬盘 : 30GB+
  • 显卡 : 24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）
  • 适用场景 : 高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）、多模态任务预处理
  • 显存需求 : FP16 精度需 64GB 显存 ，使用 4-bit 量化可降至 16GB 71。

6. DeepSeek-R1-70B

  • CPU : 32 核以上（服务器级 CPU）
  • 内存 : 128GB+
  • 硬盘 : 70GB+
  • 显卡 : 多卡并行（如 2×A100 80GB 或 4×RTX 4090）
  • 适用场景 : 科研机构/大型企业（金融预测、大规模数据分析）、高复杂度生成任务
  • 显存需求 : FP16 精度需 140GB 显存 ，需多卡分布式推理或量化至单卡运行35。

7. DeepSeek-R1-671B

  • CPU : 64 核以上（服务器集群）
  • 内存 : 512GB+
  • 硬盘 : 300GB+
  • 显卡 : 多节点分布式训练（如 8×A100/H100）
  • 适用场景 : 国家级/超大规模 AI 研究（气候建模、基因组分析）、通用人工智能（AGI）探索
  • 显存需求 : FP16 精度需 1342GB 显存 ，需多节点并行或极端量化优化17。

通用建议与优化策略

  1. 量化技术 ：使用 4-bit/8-bit 量化可降低显存占用 30-50%17。
  • 例如，32B 模型通过 4-bit 量化后，显存需求从 64GB 降至 16GB。
  1. 推理框架 ：搭配 vLLM、TensorRT 等加速库提升效率13。
  2. 云部署 ：70B 及以上模型建议优先考虑云服务（如华为云昇腾服务），以弹性扩展资源58。
  3. 能耗与散热 ：32B+ 模型需高功率电源（1000W+）和散热系统1。

适用场景与性价比推荐

  • 个人/中小企业 ：1.5B-14B 版本性价比高，适合本地部署5。
  • 专业领域/企业级 ：32B 及以上版本需高性能硬件，适合复杂任务26。
  • 超大规模研究 ：671B 需分布式集群，建议结合云端资源15。

如需更详细的量化显存计算或训练需求，可参考官方文档或工具（如 model_memory_usage ）

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#3

所以，单纯尝尝鲜的话，还是不建议部署了。
除非买硬件毫无经济压力。

总结一下：你家里用于打黑悟空新买的4090配置主机，可能只合适7、8B，到14b也开始有点卡顿了。

所以不要吐槽：7b算什么算力嘛，不得上32？

#4

4090可以开32b的ollama版本,运行挺快的, lm studio版本吃cpu比较慢

#5

运行期间，电脑卡吗？

我也是用ollama，硬件差只配了7B。
运行的话就是电脑开始变慢，比如点击编译运行cocos项目，正常几秒钟，在ds期间会延长很久，可能一分钟

#6

所以，还是用网络版尝尝鲜吧，说好不吃硬件是骗我的

正常， 说好不吃硬件只是为了唬唬老黄， 别整天CUDA前CUDA后 :rofl:

#7

待机不占计算资源，聊天同时编译肯定会慢，聊天吃30%左右cpu,gpu 89%