deepseek本地大模型部署硬件配置-一般人用

最新推荐文章于 2025-04-21 13:37:05 发布
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分类专栏： 人工智能+ 文章标签： 人工智能 深度学习
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一般人：电脑也就1万左右，很少有人电脑配置超过2万的。配置用以下就行

1、最差即是是集成显卡1.5b可以用

2、内存12-16g左右，显卡8g左右，预算笔记本6000-9000

3、内存32g，显卡16g左右，预算1.2万左右

4、其他的一般人没那么多预算，就不提了。实在是还想用大模型，可以尝试用云服务器

最低0.47元/天 解锁文章
Deepseek本地部署教程，带UI（普通个人笔记本，无GPU，纯CPU也可使用）
同学小张的博客
02-06 2707
为了确保能够稳定地使用DeepSeek-R1，本地部署无疑是一个绝佳的选择。接下来，我们将详细介绍DeepSeek-R1的本地部署教程。
DeepSeek 2.5本地部署的实战教程
热门推荐
herosunly的博客
09-22 18万+
本文主要介绍了DeepSeek 2.5本地部署的实战教程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 介绍 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 下载模型文件 3. 运行DeepSeek 2.5 3.1 简单测试 3.2 启动API服务
本地部署DeepSeek大模型电脑配置推荐
2401_85343303的博客
02-09 9338
针对本地部署DeepSeek大模型的配置需求，需根据模型规模（如7B/13B/70B参数）和量化方案进行区分。以下是三个层级的硬件配置建议，以推理场景为核心：一、最低配置（勉强运行基础模型）适用场景：运行量化版小模型（如4-bit量化7B参数）性能预期：CPU推理延迟较高（10-30秒/回答），勉强完成基础文本生成- CPU：支持AVX2指令集的四核处理器（Intel i5 8代+/AMD Ryzen 3000+）- 内存：16GB DDR4（需满足量化模型加载，7B-4bit约需4GB内存）
本地部署DeepSeek硬件配置清单，满血版太炸裂了！
最新发布
jennycisp的博客
04-21 1946
这段时间，随着 DeepSeek 影响力的持续破圈，各大算力平台和第三方都在积极支持并上线 DeepSeek。那除此之外，很多小伙伴也在自己的机器上尝试了 DeepSeek 的本地部署。那关于本地部署，之前我们曾分享过一篇文章，是有关 DeepSeek-R1 在本地部署的教程。当时评论区包括私信就有不少小伙伴咨询了有关 DeepSeek-R1 不同版本在部署时所对应的电脑配置要求。有一说一，其实像 DeepSeek-R1 这类模型的本地部署对于硬件配置的要求的确是不低的，尤其是中大模型版本和满血版本。
本地部署 DeepSeek 硬件配置清单一览表
yuanmomoya的博客
02-23 1779
DeepSeek-R1 是一款高性能的 AI 推理模型，凭借其强大的推理能力和灵活的训练机制，已经在春节期间引起了广泛的关注。作为一种采用强化学习技术的 AI 模型，DeepSeek-R1 旨在增强模型在复杂任务环境中的推理能力。不过，尽管它在性能上非常突出，但在本地部署时的硬件要求也相对较高，特别是对于其最大的 671B 参数版本。
部署deep seek需要什么样的硬件配置？
02-01 5万+
部署DeepSeek（或其他类似的大语言模型）的硬件配置需求取决于具体场景（如推理、微调、训练）、模型规模（参数量）、并发请求量以及性能要求。使用量化（4/8-bit）、模型并行（Tensor Parallelism）、流水线并行等技术降低资源需求。：70B模型需2-4张A100（80GB）进行推理，或使用量化技术（如GPTQ/GGUF）降低显存需求。：2-4张显存≥40GB的显卡（如NVIDIA A100 40GB/80GB、H100）：NVMe SSD ≥ 512GB（模型文件约占用20-30GB）
DeepSeek本地部署最新整理，各版本配置、预算、注意事项
kongcheng12345的博客
03-10 3622
GPU: 16×NVIDIA H100 80GB（需NVLink/InfiniBand互联）：4-bit量化可降低显存占用至1/4，但生成质量可能下降10-15%；4-bit量化版可运行于低端GPU，延迟较高（10-30秒/响应）仅支持极简模型，推理速度慢（2分钟/响应），适合技术验证。GPU: 单卡RTX 3090/4090（24GB显存）GPU: RTX 3060/3070（8-16GB显存）支持FP16/4-bit量化，显存需求35-50GB。GPU: 矿卡P106-100（6GB显存）
【deepseek】deepseek-r1本地部署-第四步：配置模型
Evenurs的url
02-07 5276
CPU=8BQ4GPU4G=8BQ4/32BQ2GPU6G=8BQ8/32BQ2GPU8G=32BQ4(90%GPT-4o)GPU12G=32BQ4GPU16G=32BQ4GPU24G=32BQ4/32BQ8GPU40G=70BQ4
【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：基于vLLM 搭建高性能推理服务器
寻道AI，探索AI无限可能！
03-21 3627
大语言模型的落地应用离不开高效推理框架的支持，vLLM以其卓越的性能在众多框架中脱颖而出。本文将带你深入探索如何使用vLLM框架部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen大语言模型，无论是深度学习新手还是有经验的开发者，都能从中获取实用的知识和技能。# 创建采样参数。temperature 控制生成文本的多样性，top_p 控制核心采样的概率# 初始化 vLLM 推理引擎# 初始化 vLLM 推理引擎。
【DeepSeek微调实践】DeepSeek-R1大模型基于MS-Swift框架部署/推理/微调实践大全
寻道AI，探索AI无限可能！
03-31 7154
MS - Swift 是一款专为大模型部署而精心打造的高效框架，具备出色的兼容性与丰富的功能特性。在模型类型支持上，无论是专注于文本处理的纯文本模型，还是融合文本、图像、音频等多种信息模态的多模态模型，亦或是擅长文本序列分类任务的序列分类模型，MS - Swift 均能为其提供适配的部署环境。另外在功能层面，MS - Swift 框架提供了基于 Gradio 的 Web UI。
DeepSeek 本地部署硬件配置全解析
happycell188的博客
02-12 3530
DeepSeek 可是个厉害角色，在各种应用场景里都能大显身手，提供超准确的预测和分析。而且它可 “省钱” 了，预训练费用还不到 OpenAI GPT-4o 模型的十分之一，效果却和 OpenAI 不相上下，再复杂的问题都能轻松应对。
DeepSeek在笔记本电脑本地部署
SayForLin的博客
02-09 3355
春节期间，DeepSeek大出圈，试过本地SD的我也尝试着做了一下本地部署，没想到，太简单了，几乎不需要做任何处理！1，ctrl+alt+delete打开任务管理器，选则性能，然后提一个复杂点的问题，看CPU与GPU的负荷情况。再之后是8b，属于Ollama3蒸馏，大约4.9G，从测试得分看，还不如7b，所以是我的首选。我这里大约150kB/s。最轻量的是1.5b，即15亿参数，约1.1G，是DeepSeek训练的基础模型。2，在cmd窗口，运行ollama ps，看使用的运算单元是不是GPU。
一站式解决Deepseek部署硬件问题，各版本需求配置、预算、注意事项全覆盖！
fufan_LLM的博客
03-26 3013
一站式解决你的硬件配置问题～
部署 DeepSeek R1各个版本所需硬件配置清单
扶着老奶奶闯红灯
02-13 1万+
DeepSeek-R1 通过其卓越的推理性能和灵活的训练机制，在 2025 年的春节期间受到了广泛关注。 DeepSeek-R1 是一款高性能的 AI 推理模型，主要通过强化学习技术来增强模型在复杂任务场景下的推理能力。 在本地部署 DeepSeek-R1 时，尤其是完整的 671b 参数版本，对硬件的需求相对较高
DeepSeek入门：安装与配置
song0394的专栏
02-19 1451
Python 3.8-3.10，CUDA 11.7/11.8，cuDNN 8.x，Git 2.39+，Visual Studio 2019（C++ 编译工具）。：内存 ≥16GB（推荐 32GB），显卡：NVIDIA GTX 1060 6G+（需支持 CUDA），存储 ≥50GB 可用空间。：在官网下载页面，根据你的操作系统（Windows、macOS 或 Linux）选择对应的安装包版本。：非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 2875
TensorFlow相关组件的安装
Deepseek尝鲜，笔记本搭建deepseek全过程
hrw_embedded的博客
02-03 3131
看起来还不错的样子，就是没有训练，回答的不太好，还需要补充更多的信息，把本地的deepseek教会，才能成为自己的AI助理，目前还没有深入使用，后续再分享。
deepseek本地化部署所需要的硬件配置，费用以及拓扑图
02-26
以下为深度求索（DeepSeek）本地化部署的硬件配置、费用估算及拓扑架构的详细介绍，内容基于通用大模型部署经验整理，具体需求需根据实际场景调整： --- ### **一、硬件配置需求** #### **1. 模型规模决定配置** -...
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