在运行70B模型时，RTX 5080调用显存12.7GB，RTX 5090调用显存28.6GB，由于满足了40GB显存的运行需求，GPU效率明显提升，并且两张卡都会参与到计算工作中，CPU和系统内存负载很小，此时推理计算速度达到了19.95token/s，对比单张RTX 5090D提升非常明显，快了接近4倍，使用体验肉眼可见的流畅不少。由于Windows11显示BUG...
✅ PowerShell 如果你想在 PowerShell 里调用 deepseek-r1:70b 进行推理: Invoke-RestMethod-Uri"http://192.168.1.100:8080/api/generate"-MethodPost-Body(@{model="deepseek-r1:70b";prompt="你好,介绍一下自己"}|ConvertTo-Json-Depth10)-ContentType"application/json" ✅ Python 如果你想在Python 里...
目前网上关于DeepSeek的部署教程多如牛毛,但在自己进行尝试的时候,还是发现了一些需要注意的细节。 这篇文章会介绍我在本地部署DeepSeek-R1:70b时,出现的一些问题,以及一些经验。 一、硬件需求 DeepSeek-R1模型的参数量越大,模型越智能,但对硬件要求也就越高。 配置需求网络上已经有很多人总结了,这里参考[1]: ...
结果竟然也有12 Token/s,比单5090 D显卡快了2倍以上。 从测试成绩加上我们研究后发现一个规律,运行DeepSeep最优先要考虑的是显存容量,比如70B需要至少40GB显存,32B需要至少18GB显存……在满足显存容量的前提下,多卡的算力可以叠加。 DeepSeek-R1 INT4量化70B蒸馏模型运行速度 所以本地部署DeepSeek配置思路是优先满足...
DeepSeek-R1 70B是一个70亿参数的模型，不过通常来说，大模型的运行需要大量的显存。FP16精度下，每个参数占用2字节，所以70B参数大约是140GB显存。但可能用户提到的70B是700亿参数，这更常见。如果是700亿参数，FP16需要1400GB显存，这显然超出了单卡能力，必须用多卡并行。接下来，我们需要确认用户是否指的是70B...
2630 1 01:47 App 本地部署DeepSeek R1 671B 128ctx非量化非蒸馏版性价比最高的CPU+内存配置是什么 10.7万 72 08:01 App Deepseek本地部署14b、32b、70b简单横评 1.8万 5 02:51 App 2080Ti显卡跑DeepSeek R1 70B效果流畅 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
2025年3月14日,注定是载入成都市第七人民医院智慧信息化发展史册的重要日子。随着服务器指示灯的亮起,本地化部署的通用70亿参数大模型——DeepSeek-R1-70B正式落地运行。这一里程碑事件不仅标志着成都市第七人民医院成为区域医疗AI应用...
【实测】deepse..结论:哪怕是较大的70b模型,在游戏本上也是跑得动的。代价是运算主要跑在CPU和内存上,导致生成速度极慢(网页端十几秒就出来的内容,在本地足足跑了16分钟而且运算期间吃内存太多,机子比较卡,基本做不了
全量的r1在哪,怎么..671B呢😱缩水啦😱💩💩💩现在又只看到70b的版本,32b的又不见了上线了千问的三个模型
最近在自己服务器上部署了下deepseek-r1 70b q4大模型,不过我肯定是没显卡,就用纯cpu来跑,顺便写个简单的教程。 先科普下上面的名词,deepseek-r1是模型参数,最近火爆的deepseek就是这个模型(以及迭代);70b指的是参数。b代表亿,说明这个是70亿的参数,参数越大,需要消耗越多算力(还需要更多的存储空间、内存容量...