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掌握DeepSeek-R1本地化部署全流程,从模型选择到硬件配置,一文读懂。核心内容: 1. 不同版本的DeepSeek-R1模型定位及参数规模 2. 各版本的硬件需求及适用场景 3. DeepSeek-R1本地化部署的具体步骤
1.模型定位与平衡运行硬件需求
1.5B/7B/8B版本
定位:中小型模型、轻量级模型、平衡型模型
参数规模:1.5B(15亿)、7B(70亿)、8B(80亿)
特点:轻量级模型,资源消耗低,推理速度快,但处理复杂任务的能力有限。
硬件需求:普通消费级GPU(如RTX3090/4090 GPU,显存≥4GB)
适用场景:
· 本地开发和测试:可处理一些常规的翻译、总结、摘要、生成等常见任务。
· 轻量级应用:常规智能助手、常规文本生成工具(如摘要生成、基础问答)、轻量级多轮对话系统等。
· 实时性要求高的场景:用于某些资源受限的环境下所使用。
14B/32B版本
定位:大型模型、高性能模型、专业型模型
参数规模:14B(140亿)、32B(320亿)
特点:中等规模模型,推理能力显著提升,支持复杂逻辑推理和代码生成。
硬件需求:高端GPU(如RTX4090/A5000 GPU,显存≥16GB)
适用场景:
· 中高等复杂任务:长文本理解生成、高级别文本翻译、高级别文本分析、专业领域的知识图谱构建等需要较高精度的任务。
· 专业开发工具:如专业型数据分析(如辅助编程或企业级文档处理)、深度内容分析处理等。
70B/671B版本
定位:超大规模模型、顶级模型
参数规模:70B(700亿)、671B(6710亿)
特点:顶级大模型,擅长复杂推理和海量数据处理。
硬件需求:大规模云端计算集群(如多卡A100/H100 GPU,显存≥80GB)
适用场景:
· 科研与高精度任务:如医学数据分析、复杂数学证明、战略决策支持等。
· 云端服务:大型企业的数据挖掘、大型企业的前沿探索、超长超复杂内容处理等。
DeepSeek-R1-xx各版本本地部署硬件配置对比表
模型版本 |
CPU |
内存 |
GPU |
GPU型号示例 |
1.5B |
4核+ |
8GB+ |
非必需,可选4GB+ |
如GTX 1650/RTX2060 |
7B |
8核+ |
16GB+ |
8GB+ |
如RTX 3070/4060 |
8B |
8核+ |
16GB+ |
8GB+ |
如RTX 3070/4060 |
14B |
12核+ |
32GB+ |
16GB+ |
如RTX 4090/A5000 |
32B |
16核+ |
64GB+ |
24GB+ |
如A100 40GB |
70B |
32核+ |
128GB+ |
多卡 |
如2xA100 80GB |
671B |
64核+ |
512GB+ |
多卡 |
如8xA100/H100 |
2.模型本地化部署
1.下载Ollama
官网:https://ollama.com
打开官网,如下图,很醒目的一个「Download」
点击一下,下载对应系统的版本,即可
macOS、Windows直接显示对应版本下载,Unix显示安装命令。
安装完成后,在命令行终端,输入 ollama -v 测试,显示版本号,表示安装成功,如下图:
2.安装DeepSeek-R1模型
在 Ollama 官网的「Models」导航处,搜索「deepseek」。
使用 ollama run deepseek-r1:XX命令进行安装,XX为版本号,如下图:
ollama run deepseek-r1:32b回车,等待下载成功。看到success,下载完成
3.使用DeepSeek对话
模型下载好后,在终端里就可以和 deepseek 进行对话。
4.安装客户端
安装客户端,ChatBox、Cherry Studio 等都可以,这里我使用 ChatBox 集成 DeepSeek。
ChatBox 官网链接:https://chatboxai.app,下载对应系统的版本安装即可。
配置本地模型
设置模型地址和参数,选好模型提供方为 ollama 和模型 deepseek-r1,然后保存即可
以上,安装部署使用 DeepSeek-R1 的全过程。
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