Deepseek使用助手 Deepseek本地部署的硬件配置要求根据你使用的模型规模和具体需求(如推理、训练、微调等)而有所不同。以下是一些建议的硬件配置: 小规模模型(如7B模型) GPU:RTX 3060 12GB或二手RTX 3090 CPU:AMD Ryzen 5 5600X或Intel i5-12400 内存:32GB DDR4 存储:1TB NVMe SSD 高性能推理(13B+模型) GP...
一、环境准备1. 硬件要求- CPU：建议至少 4 核（如 Intel i5 或更高）。 - GPU（可选）：推荐 NVIDIA GPU（如 RTX 3060 或更高），支持 CUDA 加速。 - 内存：建议 16GB 以上。 - 存储：至少 20GB 可用空间（用于安装依赖和模型文件）。 2. 软件要求- 操作系统：Linux（如 Ubuntu 20.04）或 ...
《DeepSeek》PC本地部署不同版本硬件配置要求一览 一、版本7b 硬盘占用:4.7GB 显卡推荐:1060即可 建议:很菜的笔记本都行 二、版本14b 硬盘占用:9.0GB 显卡推荐:20系以上 建议:比较菜的台式机即可 三、版本32b 硬盘占用:20GB 显卡推荐:30系以上 建议:一般人可以用这个 四、版本70b 硬盘占用:43GB 显卡推荐:309...
至少需要8GB内存。如果你要运行较大版本的模型(如7B、8B),建议使用16GB及以上内存。 硬盘要求 💾 至少需要30GB的可用空间,因为模型文件通常较大。 为什么需要本地部署? 数据安全与隐私保护 🔒 将数据保留在本地服务器上,可以降低数据通过网络传输时可能引发的泄露风险。例如,金融机构可以在本地安全地分析客户的各...
【AI】手把手教你 DeepSeek 本地部署 DeepSeek R1 是最新的开源大语言模型,博主详细介绍了如何在不同配置的 Mac 设备上本地部署运行 🖥️。主要通过 Ollama 和 LM Studio 这两个工具来实现,关键在于模型的量化处理和硬件配置。8GB 内存的设备可以运行 1.5B 参数的模型,16GB 可以跑 14B,而 128GB 的 M4 ...
DeepSeek的本地化部署可不是一件容易的事,尤其是大规模模型,对硬件要求比较高。为了让模型能高效运行,一定要根据模型规模选择合适的硬件资源。1.5B模型适合轻量级任务,配置要求相对较低;7B模型适合中型任务,需要较高的显存和内存;8B模型是大规模模型,对显存和GPU配置要求高;14B和32B模型适用于研究级任务,得有超高性...
在Windows系统下进行本地化部署的最低硬件要求,主要取决于模型的规模、推理速度需求以及应用场景的复杂度。以下是针对不同规模模型的硬件配置建议: 1. 小型模型(如BERT-base、GPT-2等) 适用场景:文本分类、情感分析、简单问答等轻量级任务。 最低硬件要求: CPU:Intel i5或同等性能(4核以上); 内存(RAM):16GB; ...
本地部署deepseek 运行大模型硬件配置要求#deepseek - 达灵顿于20250129发布在抖音,已经收获了512个喜欢,来抖音,记录美好生活!
本地部署DeepSeek的硬件要求包括高性能的处理器、充足的内存、快速的存储设备以及强大的显卡。处理器：建议使用高性能的服务器级处理器，如Intel Xeon或AMD EPYC系列。这些处理器核心数多、性能强劲，可以应对DeepSeek运行时复杂的计算任务。内存：建议至少配备64GB DDR4 RAM，以确保系统在运行DeepSeek时流畅...