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--以上分析基于当前技术进展与用户反馈，实际应用中需结合具体需求选择工具。

选择模型时，需根据具体需求和硬件资源决定。V3适合通用语言处理任务，而R1适合复杂逻辑推理场景。

操作步骤：向DeepSeek描述需求→获取Mermaid代码→在ProcessOn导入→生成并调整。使用DeepSeek生成Mermaid代码，导入ProcessOn一键生成图表。通过对话式交互，用自然语言描述需求，AI自动生成PlantUML代码并渲染图表。支持图表：流程图、时序图、泳道图、类图、ER图（通过Mermaid语法）。操作步骤：访问官网→点击“生成流程图”→输入描述→AI生成→调整导出。支持图表：UML图、系统架构图、流程图（基于PlantUML）。持迭代优化，例如调整系统设计中的组件关系。

提供了丰富的预训练模型接口，对于 DeepSeek 模型，能通过简单的几行代码实现加载和推理。例如，你可以轻松指定模型名称，如 “deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base”，就可以快速加载模型。：采用了先进的推理优化技术，如 PagedAttention，能够显著提高模型的推理速度，降低延迟。这些框架各有优缺点，你可以根据自己的具体需求，如性能要求、易用性、成本等因素，选择合适的框架来独立部署 DeepSeek 模型。无需编写复杂的代码，降低了部署的门槛。

以下是一些可以绕过CUDA依赖并能独立部署DeepSeek的GPU卡：

（新装机的话，二手CPU，二手内存，一手SSD，一手电源，开放式机箱，一手散热器、需自行解决散热风扇问题），如果在原有已经有是x99架构的双CPU朋友，节省掉SSD和加少许内存情况下也可升级改造。：如Windows 7、Ubuntu 16.04等，对CUDA 11.0的支持可能有限，可能需要降级CUDA版本。或更高版本：支持NVIDIA P106-100，但需要安装适当的驱动程序和CUDA toolkit。：检查操作系统版本是否支持当前的NVIDIA驱动，可能需要调整操作系统版本或使用旧版本驱动。

需要稳定运行 Deepseek，建议选择 P106-100，但是需要注意主板、CPU及操作系统对驱动程序、工具集的支持，这点需要十分谨慎。如果需要利用最新的架构优势，如A100的Ampere架构，可能需要升级，但P106-100在性能和价格之间提供了不错的平衡。：P106-100的性能接近V100，提供4000+ Tokens/s，适合中等规模的模型部署。总结来说，P106-100是可以部署Deepseek的，并且是预算有限用户的一个合适选择。：基于 Ampere 架构，价格非常便宜，适合入门级用户。

基于A100、V100和K80三种GPU部署Deepseek的最高版本的详细信息

Ampere架构第三代Tensor Core，支持TF32和稀疏计算，显存带宽（1555 GB/s）和容量（80GB）大幅提升，适用于超大规模模型（如GPT-3）。Volta架构引入第一代Tensor Core，支持FP16混合精度，显存带宽显著提升（900 GB/s），适合中等规模的模型训练和推理。A100的FP16性能是V100的2.5倍，K80因缺乏Tensor Core，FP32性能仅为A100的1/7027。在BERT模型训练中，A100性能是V100的6倍7，但V100仍能胜任多数企业级应用。

基于K80显卡的DeepSeek-Ollama部署

2024年4月17日，于浪潮信息生态伙伴大会上，“元脑”品牌经历全面升级，涵盖所有计算产品，成为智算领域的核心品牌。浪潮信息依托元脑生态体系，与合作伙伴共同推进元脑服务器在金融、制造、智能制造、智慧城市等多个领域的应用，为各行各业提供高效且可靠的智能计算支持，助力企业以更低的成本探索大型模型的智能潜能，加速推动各行业的智能化转型。全新升级的内存故障智能预警修复技术MUPR，从单端预警升级为BIOS、BMC两级防护，可实现对内存UCE故障的精准预测和实时修复，能有效规避80%以上的内存UCE发生。

JM 系列与 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型完美融合，景宏系列全面适配 DeepSeek R1 全系列模型，覆盖从 1.5B 到 70B 参数规模。宣布与 Gitee AI 合作，完成了与 DeepSeek-R1 模型的适配工作，并已上线多个大模型服务，包括 1.5B、7B、14B 等版本。通过多台搭载芯瞳 GPU 的电脑组建集群，支持 DeepSeek V3 和全量 R1 模型，适用于大型企业。

适配了DeepSeek-R1/V3 671B原生模型、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B/32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/70B，通过燧原AI加速卡实现高效计算。适合复杂任务处理和高精度场景，如长文档分析、多模态推理、科研计算等，在逻辑推理、代码生成等任务中达到与GPT-4、Claude-3.5-Sonnet相近的性能，甚至超越部分开源模型如Llama-3.1-405B。