一文读懂本地部署DeepSeek，如何选择

一文读懂本地部署DeepSeek，如何选择！

想在本地服务器部署DeepSeek-R1？那可得先搞清楚不同版本的硬件需求。DeepSeek-R1是个超厉害的语言模型，有好几个版本，每个版本对计算资源和硬件的要求都不一样。这篇文章能帮你了解各版本的参数、所需硬件，以及怎么根据自身需求选合适的版本。

如何选择最适合你的版本

DeepSeek-R1不同类型及其含义

DeepSeek-R1有好几种类型，型号后面跟着数字，比如1.5B、7B、14B 。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，模型越厉害，但也越“吃”硬件资源。

什么是“B”

这里的B代表“billion”，也就是十亿。举个例子：

• 1.5B 表示这个模型有15亿个参数；
• 7B 就是70亿个参数；
• 8B 是80亿个参数；
• 14B 是140亿个参数；
• 32B 是320亿个参数；
• 70B 是700亿个参数；
• 671B 是6710亿个参数。

模型的参数量越大，能处理的数据和生成的内容就越复杂，不过运行起来也需要更多的计算资源。

每种类型的硬件需求

每个模型的计算和存储需求都不太一样。下面列出了DeepSeek-R1各型号所需的硬件配置。根据不同的使用需求选对模型，既能省钱，又能提高部署效率。

模型版本	模型大小	CPU	显卡	内存	磁盘空间
1.5B	1.1GB	普通四核或六核处理器就行	NVIDIA GTX 1650或RTX 2060这种中等性能显卡	16GB RAM	至少50GB空闲空间
7B	4.7GB	6核或8核处理器	NVIDIA RTX 3060或更强的显卡	32GB RAM	至少100GB空闲空间
8B	4.9GB	6核或8核处理器	NVIDIA RTX 3060或更强的显卡	32GB RAM	至少100GB空闲空间
14B	9GB	8核以上处理器，像Intel i9或AMD Ryzen 9	NVIDIA RTX 3080或更强的显卡	64GB RAM	至少200GB空闲空间
32B	20GB	8核以上处理器	NVIDIA RTX 3090、A100或V100显卡	128GB RAM	至少500GB空闲空间
70B	43GB	12核以上处理器，推荐用高端Intel或AMD处理器	NVIDIA A100、V100显卡，可能还得多个显卡一起用	128GB RAM	至少1TB空闲空间
671B	404GB	高性能、多核CPU，建议多台服务器配置	NVIDIA A100或多个V100显卡，甚至需要集群支持	至少512GB RAM	至少2TB空闲空间

各模型硬件需求总结

• CPU：模型参数量越多，对CPU核心数的要求就越高。高端多核处理器能减少计算时的瓶颈，尤其是大模型推理的时候。
• 显卡：模型规模越大，对显卡的要求也越高。GPU的显存和计算能力很关键。要是单卡显存不够，可能就得用多个显卡一起工作。
• 内存：内存不光要存模型参数，计算过程中的中间结果、缓存等也得有足够空间。大模型对内存需求尤其大，超过32GB的模型在内存方面压力会比较大。
• 磁盘空间：磁盘空间是根据模型大小和推理时临时数据存储需求算出来的。大型模型在存储和加载数据时需要更多空间。

注意事项

• 上面这些硬件需求是按推理场景估算的，要是用来训练，硬件需求会更高，特别是GPU和内存方面。
• 实际硬件需求还会受模型优化方法、量化技术、分布式计算和云服务等因素影响，可能会有所不同。

每个参数需要多少字节

一般来说，DeepSeek-R1模型里每个参数占4个字节（32位），大多数深度学习模型都这样。知道这个，就能算出每个版本大概需要多少内存。计算方法如下：

• 每个参数需要4字节；
• 假如某个模型有70亿个参数（也就是70B模型）；
• 那么内存需求 = 70亿个参数×4字节/参数 = 28GB 。

7B或者8B是阉割版本吗

在DeepSeek-R1里，1.5B、7B、8B模型指的是模型的参数数量，1.5B是15亿个参数，7B是70亿个参数，8B是80亿个参数。这些参数数量直接影响模型的计算能力和所需存储空间。

• 1.5B模型比较小，计算能力弱些，但占的内存和存储空间也小，适合对硬件要求不高的场景。
• 7B和8B模型更强大，参数多，计算能力强，模型的推理能力和生成质量也更高。
• 7B不是阉割版，只是跟8B比起来，参数数量少一点，所以计算能力和生成效果可能稍差些，但不是功能不全或者缩水，只是计算能力有差距。

要是你对推理速度和资源占用要求高，选1.5B更合适；要是希望模型生成质量高，可能7B或8B更合你心意。不过，性能差距主要体现在任务的复杂程度和精度上。

各个版本之间计算能力及生成能力对比

模型版本	主要功能	与上一版本计算能力比较	与上一版本生成质量比较
1.5B（15亿参数）	适合基础文本处理、情感分析、简单对话生成等	无（最小模型，计算能力最弱）	无（生成质量最低，文本简单粗糙）
7B（70亿参数）	能处理多领域应用，像问答系统、对话生成、基本文本总结	比1.5B计算能力提升367%，推理能力增强，能处理更复杂任务	比1.5B生成质量提升60%，文本更自然，理解上下文能力增强
8B（80亿参数）	适用于高质量对话生成、短文本总结、复杂问题解答等	比7B计算能力提升14%，推理能力有增强，但增幅较小	比7B生成质量提升20%，生成文本更自然、准确，适应更复杂语境
14B（140亿参数）	用于高级语言理解、长篇文本生成、高级推理等任务	比8B计算能力提升75%，能处理更复杂语境和任务	比8B生成质量提升30%，长篇生成更连贯、自然，文本质量大幅提升
32B（320亿参数）	适合复杂推理任务、高级写作、长篇对话生成等	比14B计算能力提升129%，能处理更多复杂任务	比14B生成质量提升40%，文本质量接近人工水平，适合高级写作和深度理解
70B（700亿参数）	用于深度语义理解、创意写作、多模态推理等高端应用	比32B计算能力提升119%，能处理更复杂推理和生成任务	比32B生成质量提升50%，文本质量更精细，几乎无明显错误，适用于创意和高精度任务
671B（6710亿参数）	用于超高精度推理、大规模内容生成、跨领域深度理解等任务	比70B计算能力提升860%，能处理极为复杂推理任务和大规模内容生成	比70B生成质量提升100%，文本生成几乎完美，几乎没有语境偏差，适用于最复杂任务

总结

• 计算能力：从1.5B到671B，每个版本相比前一个版本计算能力都有明显提升，特别是从70B到671B，计算能力大幅提升，显示出超大模型在推理复杂性上的巨大优势。
• 生成质量：生成质量从1.5B到671B逐步提高，每个新版本生成的文本更自然、流畅，能处理更复杂的上下文和细节。70B和671B版本的文本生成已经达到很高水平，几乎能和人工写作媲美。

如何选择合适的型号

选哪种类型的DeepSeek-R1模型，得看你的应用场景和硬件配置。要是只是简单做文本处理、学习或者小型项目，1.5B和7B可能就够了。要是需求是生成高质量文本，或者做大规模数据处理，14B及更高型号可能更合适。要是搞科研或者企业级应用，32B、70B甚至671B型号能提供超高性能和处理能力。

总结

• 不同型号的DeepSeek-R1：每个型号的参数数量和存储需求不同，型号越大，需要的硬件配置越高，处理能力也越强。
• 硬件配置：选型号的时候，得考虑自己的硬件配置。比如1.5B模型对硬件要求低，70B和671B就需要非常强大的计算资源。
• 估算内存需求：一般每个参数占4字节，通过参数数量和字节数能大致估算每个模型的内存需求。