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DeepSeek-R1本地化部署全流程

发布日期:2025-03-29 06:45:33 浏览次数: 1570 来源:缘来如赐
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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

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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+

8GB+

非必需,可选4GB+

GTX 1650/RTX2060

7B

8+

16GB+

8GB+

RTX 3070/4060

8B

8+

16GB+

8GB+

RTX 3070/4060

14B

12+

32GB+

16GB+

RTX 4090/A5000

32B

16+

64GB+

24GB+

A100 40GB

70B

32+

128GB+

多卡

2xA100 80GB

671B

64+

512GB+

多卡

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

如下图

macOSWindows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

 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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