一、GPU(图形处理器单元) 推荐配置:至少拥有24GB VRAM以上的GPU,如RTX 4090或A5000等高端显卡。这些显卡能够提供足够的显存来支持DeepSeek R1 14B模型的运行。 替代方案:如果显存预算有限,可以考虑使用量化技术(如Q4_K_M模式)来降低显存需求。此外,AMD锐龙AI平台(如Radeon 890M iGPU)虽然可以通过量化模式运行14B模...
DeepSeek-R1有多个不同的类型，每个类型的名称后面跟着一个数字（比如1.5B、7B、14B等），这些数字代表模型的参数量。参数量直接决定了模型的计算能力和存储需求，数字越大，模型越强，但也需要更多的硬件资源。什么是“B”？在这些数字中，B代表“billion”（十亿），所以：1.5B意味着该模型有15亿个参数7B表示7...
昨天尝试部署deepseek-r1,看知乎上的经验,14b需要16G显存。 再看看自己可怜的4G显存,还是决定试试14b。 步骤如下:ollama.ai下载最新的Ollama,安装,然后就会由小羊驼出现在自己右下角任务栏。 安装好后的Ollama小图标 之后,打开cmd,或者powershell,输入ollama run deepseek-r1:14b(选择32b就把14b改成32b,如此...
ollama run deepseek-r1:14b 经过一段时间的等待就完成了。14b模型大小在9个多GB。现在直接可以在终端跟deepseek交流了,比如: PS: 显卡的驱动是之前装好了的,ollama可以自行调用GPU和CPU推理。在使用过程中,我都一点没有其他操作,非常新手友好。 3、局域网内其他人使用---OpenwebUI方案 一个人使用,ollama就...
3. DeepSeek-R1-8B 硬件需求: 与 7B 相近,略高 10-20% 场景: 需更高精度的轻量级任务(如代码生成、逻辑推理) 4. DeepSeek-R1-14B CPU: 12 核以上 内存: 32GB+ 硬盘: 15GB+ 显卡: 16GB+ 显存(如 RTX 4090 或 A5000) 场景: 企业级复杂任务(合同分析、报告生成) ...
• 70B:CPU 32核以上,内存128GB+,硬盘70GB+,显卡需多卡并行,适合科研机构等进行高复杂度生成任务等场景。 以上就是如果把DeepSeek-R1部署在本地电脑,1.5B、7B、8B、14B、32B、70B等不同参数规模的模型该怎么选的详细内容,更多请关注全栈开发网其它相关文章!
DeepSeek-R1采用MoE架构,支持从1.5B到1.8T参数的弹性部署,具备高效推理和低显存占用优势。文章详细列出不同版本的硬件需求,包括CPU、GPU、存储和内存配置,并针对轻量级、企业级和科研级部署给出具体适用场景。同时,提供量化加速、显存优化和分布式部署等性能优化建议. ...
尝试在本地部署deepseek r1 14B模型 声明:本地部署的AI和专业的服务器上运行的AI还是有着不小的差距的,这点望周知,当然要是服务器收费低、卡顿少也就没有本地部署的需要了。 使用体验:使用显卡推理时,速度偏慢,不过也能理解,毕竟5700xt是老显卡,14B的本地模型凑合着能跑也没什么可挑剔的了,想要更快的推理...
大型模型:DeepSeek-R1-14B & DeepSeek-R1-32B 🏢 这两种模型适合企业级复杂任务,比如长文本理解与生成。硬件要求也更高: CPU:12 核+ 内存:32GB+ 硬盘:256GB+ 显卡:16GB+ 显存(如 RTX 4090 或 A5000)预计费用在 20000～30000 元之间。 超大型模型:DeepSeek-R1-70B & DeepSeek-R1-671B 🌐 ...
本文实践DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B部署过程,算力资源从某平台短期租用。14B参数FP16精度的模型,权重占用GPU内存28G,另加上KV缓存等,使用vLLM部署,粗略估计要用到GPU内存40G左右,所以租用了L40机器,操作系统为Linux。过程如下: 1、验证推理卡驱动 登录机器,使用nvidia-smi命令查看推理卡信息,包含CUDA版本(12.4以上...