一文读懂本地部署DeepSeek-R1，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。
