本地部署DeepSeek之如何选择适合自己的版本

创作时间:

作者:

@小白创作中心

本地部署DeepSeek之如何选择适合自己的版本

引用

来源

https://www.bilibili.com/opus/1032510997011628041

在考虑将DeepSeek-R1部署到本地服务器时，了解不同版本的硬件需求至关重要。本文将帮助你理解每个版本的参数量、所需硬件配置，并根据实际需求选择合适的模型类型。

DeepSeek-R1的不同类型及含义

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70亿个参数
8B表示80亿个参数
14B表示140亿个参数
32B表示320亿个参数
70B表示700亿个参数
671B表示6710亿个参数

这些模型的参数量越大，处理的数据和生成的内容就越复杂，但它们也需要更多的计算资源来运行。

每种类型的硬件需求

每个模型的计算和存储需求都有所不同，下面我们列出了DeepSeek-R1的各个型号，并给出了所需的硬件配置。根据不同的使用需求，选择合适的模型可以帮助你节省成本，同时提升部署效率。

说明：

CPU：随着模型参数量的增加，CPU的核心数要求也逐渐增加。高端多核处理器有助于减少计算瓶颈，尤其在大模型推理时。
显卡：随着模型规模的增大，对显卡的要求也越来越高。GPU的显存和计算能力成为关键。如果单卡显存不够，可能需要多个显卡联合工作。
内存：内存不仅仅用于存储模型参数，还需要为计算过程中的中间结果、缓存等分配足够空间。大模型尤其对内存的需求大，超过32GB的模型在内存方面会有较大压力。
磁盘空间：磁盘空间是根据模型的大小和推理过程中的临时数据存储需求计算的。尤其对于大型模型，在存储和加载数据时需要更多的空间。

注意：

这些硬件需求是针对推理场景进行估算的，如果是训练，硬件需求会更高，特别是在GPU和内存方面。

实际硬件需求还取决于模型优化方法、量化技术、分布式计算和云服务等因素，可能会有所不同。

每个参数需要多少字节？

一般来说，DeepSeek-R1模型中的每个参数占用4个字节（32位）。这个值相对固定，常用于大多数深度学习模型。通过这个假设，我们可以计算出每个版本大致需要多少内存。

计算方法：

每个参数需要4字节
假设某个模型有70亿个参数（即70B模型）
所以，内存需求 = 70亿个参数 × 4字节/参数 = 28GB

疑问：7B或者8B是阉割版本吗？

在DeepSeek-r1中，1.5B、7B、8B模型分别指的是模型的参数数量：1.5B代表15亿个参数，7B代表70亿个参数，8B代表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的存储空间。

1.5B模型是较小的版本，计算能力较弱，但占用的内存和存储空间较小，适合对硬件要求不高的场景。
7B和8B是更强大的版本，参数更多，计算能力更强，因此模型的推理能力和生成质量也更高。
7B不是阉割版，它只是相对于8B而言，参数数量稍少，因此它的计算能力和生成效果可能略差，但并不意味着它比8B“功能不全”或者“缩水”，只是在计算能力上有所差距。

如果你对推理速度和资源占用有较高的要求，选择1.5B会更合适。如果你希望模型生成质量更高，可能更倾向于7B或8B。不过，性能差距主要体现在任务的复杂性和精度上。

下面是每个版本的计算能力和生成质量的详细比较：

总结：

计算能力：从1.5B到671B，每个版本相对于前一个版本的计算能力都有显著提升，尤其是从70B 到671B，计算能力的大幅度提升说明了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 逐步提升，每个新版本生成的文本更加自然、流畅，能够处理更复杂的上下文和细节。尤其是70B 和671B 版本的文本生成已经达到了极高水平，几乎可以媲美人工写作。

如何选择合适的型号？

选择哪种类型的DeepSeek-R1模型取决于你的应用场景以及硬件配置。如果你只是进行简单的文本处理、学习或小型项目，1.5B和7B可能就足够了。如果你的需求是生成高质量的文本，或者做大规模的数据处理，14B和更高的型号可能更适合。对于科研或者企业级应用，32B、70B甚至671B的型号能提供超高的性能和处理能力。

总结