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掌握DeepSeek-R1模型本地部署的关键要点。 核心内容： 1. DeepSeek-R1模型的硬件配置要求概览 2. 基础模型与蒸馏模型的详细配置指南 3. 量化优化和推理框架选择建议
随着DeepSeek-V3与R1的持续爆火，国内各个厂商掀起了一场接入或适配DeepSeek模型的浪潮，这无疑是一件好事。同时，也有越来越多的用户或公司想要在本地部署DeepSeek模型，体验其带来的便捷功能或二次开发，但DeepSeek模型部署时对硬件有一定要不，以下这DeepSeek-R1的基础模型及蒸馏模型的部署硬件要求进行整理汇总。
针对DeepSeek-R1模型本地部署与使用的通用建议
使用蒸馏模型时，CPU配置应该尽量跟同等参数规模的DeepSeek-R1模型靠近或略低。本人在本地使用一个NVIDIA A40也成功部署了DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B，试用着直接使用ollama或使用python程序向其提问，其回答问题的速度与准确性（只针对所提普通问题而言）还能接受。
另外，在部署与使用AI模型过程中，我们应该根据自己的需求从较小的模型开始部署进行试用，如有需要再升级至更高参数规模的模型，在满足需求的同时也可以避免资源的浪费。
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