大家好,我是R哥。
DeepSeek 总是服务繁忙,很多人都想在本地部署,那你知道部署 DeepSeek 模型运行需要什么样的硬件配置吗?
为了帮大家省点时间和踩坑,我就整理了一篇关于 DeepSeek R1 各模型的硬件需求清单,并结合市场价格估算一下预算。
DeepSeek R1 各模型的硬件需求清单(估算):
模型版本 | 参数量 | 模型大小 | CPU | 显卡 | 内存 | 磁盘空间 | 成本 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1.5b | 15亿 | 1.1GB | 普通四核及以上处理器 | 非必须 | 16GB+ | 50GB+ | 5000以内 |
7b | 70亿 | 4.7GB | 6 核或 8 核处理器 | RTX 3060 及以上 | 32GB+ | 100GB+ | 1万以内 |
8b | 80亿 | 4.9GB | 6 核或 8 核处理器 | RTX 3060 及以上 | 32GB+ | 100GB+ | 1万以内 |
14b | 140亿 | 9GB | 8 核及以上处理器 | RTX 4090 及以上 | 64GB+ | 200GB+ | 2、3万 |
32b | 320亿 | 20GB | 8 核及以上处理器 | RTX 3090/A100 及以上 | 128GB+ | 500GB+ | 几万-10来万 |
70b | 700亿 | 43GB | 12 核及以上处理器 推荐高端 Intel/AMD 处理器 |
A100/V100 显卡及以上 可能还得多个显卡一起用 |
128GB+ | 1TB+ | 40万+ |
671b | 6710亿 | 404GB | 高性能、多核CPU,建议多台服务器配置 | 多个 A100/V100 显卡 | 512GB+ | 2TB+ | 200万+ |
以上仅供参考,数据估算并参考自网络。
你是不是被 DeepSeek-R1 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b 这些概念绕晕了?请看这篇:DeepSeek-R1 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b 都是什么鬼?
选哪种类型的 DeepSeek-R1 模型,就得看看自己的电脑配置和钱包,也得看你的实际应用场景:
- 如果只是简单的文本处理、学习用途或者小型应用,选 1.5b、7b、8b 就够了。
- 如果要生成高质量文本、中型应用,推荐使用 14b 及以上的型号。
- 如果是企业级应用、大型应用,就必须上 32b、70b、671b 型号。
大家都喜欢解锁超能力,都想无脑上 671b 满血版,但看看硬件配置和价格,这哪是平常人能玩得起的?想用 671b 满血版的别在自己的电脑瞎折腾了,好好用云服务吧。
所以,如果想自己部署 DeepSeek,出于成本考虑,建议还是在云上测试一下不同模型的性能表现,评估哪个型号是否满足需求后,再决定部署该型号的模型。
最后,也希望这篇文章能帮助你选对模型,少踩坑!
未完待续,下篇分享下本地部署 DeepSeek 实战教程,公众号持续分享「DeepSeek」及 AI 实战干货,关注「AI技术宅」公众号和我一起学 AI。
最后,如果你还没用过 DeepSeek,清华大学出的《DeepSeek 从入门到精通》推荐你好好看看吧,质量非常高,从原理到应用实践,写得非常好。
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