deepseek 70b 部署需要的配置

最新推荐文章于 2025-04-23 10:25:35 发布
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分类专栏： 做项目全流程的完整踩坑史 文章标签： deepseek 部署
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两张3090 24G跑deepseek 70b还挺流畅_哔哩哔哩_bilibili

双4090部署Deepseek-R1 每秒130tokens_哔哩哔哩_bilibili

万元服务器运行满血DeepSeek！全网最全低成本部署方案+硬件采购避坑指南！KTransformers方案+Unsloth动态量化方案详解！_哔哩哔哩_bilibili

 

总结：

看需求

- 如果只是想自己部署玩玩，2x24的3090或4090就够
- 如果是小团队用，4x4090
- 如果是追求响应速度和高并发，建议最少a100x2或h800x2
总之，显存不够内存来凑，跑是都能跑起来，主要看每秒输出token数。

DeepSeek-R1系列（1.5b/7b/8b/32b/70b/761b）大模型部署需要什么硬件条件
Navy的博客
02-09 4313
DeepSeek-R1系列（1.5b/7b/8b/32b/70b/761b）大模型部署显卡推荐
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m0_56896669的博客
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通过上述步骤，你可以在本地成功部署DeepSeek模型，并通过Ollama或Open Web UI与模型进行交互。本地部署不仅能够保护数据隐私，还能根据需求灵活调整模型参数，满足不同场景下的使用需求。如果你在部署过程中遇到任何问题，可以在评论区留言，我们将一起解决。希望这篇教程能帮助你顺利部署DeepSeek模型，开启高效开发的新旅程！
单双卡4090挑战DeepSeek70B：本地部署效果揭秘
sunly31489的博客
02-07 1万+
然而因为访问人数过多，deepseek的服务器有时候相应不过来，因此把它部署到本地，以便获得更好的体验，作为一名ai爱好者，我最近尝试在单卡和双卡NVIDIA RTX 4090上本地部署了DeepSeek70B，并对其效果进行了实测。这个速度很一般，基本不能使用，生成一篇300字的短文，大概要1分多钟，远远赶不上官方生成的速度。：版本为≥2.0，这是一个基于 Python 的科学计算包，广泛应用于深度学习领域，提供了丰富的工具和库，方便我们进行模型的搭建、训练和部署。在推理速度方面，通过。
【科普】DeepSeek-R1 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b 都是什么鬼？
最新发布
EnjoyEDU的博客
04-23 2461
你是不是被这些概念绕晕了？如图所示：DeepSeek-R1 模型有好几种规格，比如，后面的，而 b 则是指 “” 的意思，也就是其中，，性能最强，也就是官网部署的版本。这样命名并不是 DeepSeek 的独特之处，其他大模型也都是这样命名的，比如说所以，一个模型的参数量越大，它能处理和生成的内容质量越复杂、越高，也更能满足我们的要求，不过也需要更多的硬件资源来支撑。大家可能会觉得，既然参数量越大模型越聪明，那是不是直接用最大的参数量就完事了？其实，这并不一定，现实中，，得具体问题具体分析。
DeepSeek-R1 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b 都是什么鬼？
Java技术栈，分享最主流的Java技术
02-22 2223
大家好，我是R哥。你是不是被DeepSeek-R1 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b这些概念绕晕了？如图所示：DeepSeek-R1 模型有好几种规格，比如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b，后面的数字代表模型的参数量，而 b 则是指 “billion” 的意思，也就是十亿，表示这个模型有多少亿个参数：1.5b 有 15 亿个参数；7b 是 70 亿...
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）
‌AI赋能：DeepSeek本地部署硬件配置要求 —— 卫朋
产品线负责人
02-05 9023
AI赋能
本地部署DeepSeek系列模型的硬件配置要求
qq_41818626的博客
02-12 7029
根据模型参数量的不同，选择合适的硬件配置是高效部署“DeepSeek”模型的关键。通过合理应用优化技术及生产环境建议，您可以在预算范围内实现理想的性能表现。希望本文的指南能为您提供实用的帮助，祝您成功！
本地部署「DeepSeek」模型硬件配置要求
浩瀚之水的专栏
02-08 1万+
本地部署「DeepSeek」系列模型（如语言模型、多模态模型等）的硬件配置需求取决于具体模型的规模（参数量）、应用场景（推理/训练）以及性能要求。必须使用多卡（8+ GPU）分布式训练/推理，结合模型并行（如Megatron-LM）和流水线并行。：NVIDIA RTX 3090/4090（24GB显存）或 Tesla T4（16GB显存）。需多卡并行推理（如2-4张GPU），结合模型并行（Tensor Parallelism）技术。：高端GPU功耗可达300W+/卡，需专业散热和电源（如80+铂金电源）。
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。
ollama 部署 deepseek-r1 70B 模型完整指南.pdf
02-10
在部署DeepSeek-R1 70B模型的完整过程中，首先需要进行模型的下载与准备。具体操作为通过ModelScope平台下载经过量化处理的GGUF格式模型文件。推荐选择Q5_K_M量化级别，这种量化级别可以在保持94%的精度下，将模型...
【DeepSeek】个人PC本地部署和运行DeepSeek-R1:70b
cnskylee的博客
02-15 1354
本文主要演示如何在本地 PC 部署和运行 DeepSeek-R1 模型。
从小白到专家：DeepSeek 模型硬件配置完全指南
dl1286670932的博客
02-07 3396
DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列大语言模型，涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性：优化了推理和训练效率，适合多种应用场景。灵活性：支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配：适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能，合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。
基于星海智算云平台部署DeepSeek-R1系列70b模型全攻略（附平台福利）
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02-25 3万+
基于星海智算云平台部署 DeepSeek-R1 系列 70B 模型的完整教程就已经讲解完毕。通过本教程，你可以轻松上手，按需选择合适的配置，快速体验 DeepSeek 的强大功能。无论是大语言模型训练，还是高精度的图像生成，都可以在云端轻松实现，且拥有极高的性价比。赶快按照步骤尝试部署吧！如果你有任何疑问或遇到问题，欢迎在评论区或文章底部名片与我一起讨论，我们一起探索最佳解决方案。希望你们能在使用 DeepSeek 的过程中获得更多的灵感与创意，助力工作和研究更上一层楼！
DeepSeek模型各版本硬件要求
佳乐的博客
02-08 1万+
以下是针对DeepSeek模型各版本的硬件要求指南，涵盖训练、推理及不同规模的模型需求。实际需求可能因具体任务、框架优化和并行策略有所差异，建议结合自身场景调整配置。例如：7B模型 ≈ 7×10⁹ × 2 × 1.2 = 16.8GB（需至少24GB显存）FP16显存 ≈ 参数量 × 2字节 × 1.2（梯度+优化器开销）多卡训练时需确保电源（如单A100卡功耗≥300W）和散热系统稳定。可根据实际任务复杂度与硬件预算灵活调整，建议通过。和内存监控工具实时优化资源配置。
本地部署DeepSeek大模型电脑配置推荐
huang9604的博客
02-06 3万+
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。
本地部署DeepSeek硬件配置清单，满血版太炸裂了！
CodeSheep
02-24 4479
中已经收录，里面有我整理的6大编程方向(岗位)的自学路线+知识点大梳理、面试考点、我的简历、几本硬核pdf笔记，以及程序员生活和感悟，欢迎star。所以如果要应用于轻量级应用场景，有快速响应需求并且资源有限的话，可以选择类似 1.5B、7B 这样的中小模型，可以快速加载运行推理；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。文章的最后也欢迎大家在评论区交流分享自己的硬件环境配置和部署版本以及实际部署后的使用体验。
DeepSeek部署模型需要什么电脑配置？一文看懂硬件要求！
分享AI大模型相关前沿技术、最新人工智能资讯
04-18 1587
如果你想在自己的电脑或服务器上运行DeepSeek模型，而不是仅仅使用在线API，那你就得搞清楚它的硬件需求。如果想深入掌握这些调优技巧，可以关注【公众号：AI多边形】，这个号由字节大佬创办，号主曾参与DeepSeek和Kimi的架构设计，团队里还有豆包、Kimi等大厂的AI工程师，经常分享大模型部署的实战经验！如果你的电脑是轻薄本，只有集成显卡，那基本跑不动，得考虑云端部署。现在，检查一下你的电脑，看看能跑哪个版本的DeepSeek吧！：模型越大，需要的显存和内存越多！
deepseek70B部署
03-01
### 部署 DeepSeek 70B 模型 #### 准备工作 为了成功部署 DeepSeek 70B 模型，需准备相应的硬件环境和支持软件。对于此模型而言，在天翼云昇腾910B服务器上的部署是一个可行的选择[^1]。此外，也有实例表明该模型能够在单卡和双卡 NVIDIA RTX 4090 上实现本地化部署并取得良好效果[^2]。 #### 下载 DeepSeek-R1 模型 获取 DeepSeek-R1 模型文件是启动项目的第一步。可以通过特定网站提供的链接完成下载操作；如果是 Linux 系统，则推荐采用命令行方式进行安装配置[^3]。 ```bash wget https://example.com/path_to_model/deepseek-r1.tar.gz tar -xzvf deepseek-r1.tar.gz ``` 请注意上述 URL 是示意性的，具体路径应参照官方文档或支持渠道给出的确切位置。 #### 设置运行环境 确保已安装 Python 及其依赖库，如 PyTorch 或 TensorFlow，这些框架能够有效支撑大型神经网络计算需求。同时还需要确认 GPU 设备驱动程序处于最新状态以保障最佳性能表现。 #### 加载与测试模型 加载预训练好的 DeepSeek 70B 参数至指定环境中，并通过简单的推理任务验证整个流程是否顺畅无误： ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model_name_or_path = "./deepseek-r1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path).to(device) input_text = "Once upon a time," inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device) outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 以上代码片段展示了如何利用 Hugging Face Transformers 库快速加载并执行一次基本预测。 #### 性能优化建议 考虑到 DeepSeek 70B 的庞大体积及其对资源消耗的要求较高，合理调整批处理大小(batch size)，启用混合精度(half precision)运算等方式有助于提高效率降低延迟时间。 ---
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