DeepSeek本地部署需要满足以下要求：
硬件要求
-
最低配置：CPU需支持AVX2指令集，内存16GB，存储空间30GB。
-
推荐配置：NVIDIA GPU（RTX 3090或更高），内存32GB，存储空间50GB。
-
显存要求：不同版本的模型对显存要求不同，如DeepSeek R1的8B参数版本需要至少8GB显存；而运行DeepSeek-V3的70B模型则需要24GB+的显存。
软件要求
-
操作系统：支持Windows、macOS或Linux。
-
Docker：如果使用Open Web UI，需要安装Docker。
-
Ollama：需要安装Ollama工具，用于在本地运行和部署大型语言模型。
网络要求
需要稳定的互联网连接以下载模型文件。
存储空间deepseek需要多少显存
DeepSeek不同版本的显存要求如下：
| 模型版本 | 显存需求（FP16推理） | 显存需求（INT8推理） | 推荐显卡 |
|---|---|---|---|
| 1.5B | 约3GB | 约2GB | RTX 2060/Mac M系列 |
| 7B | 约14GB | 约10GB | RTX 3060 12GB/4070 Ti/Mac M系列 |
| 8B | 约16GB | 约12GB | RTX 4070/Mac M系列 |
| 14B | 约28GB | 约20GB | RTX 4090/A100 40G |
| 32B | 约64GB | 约48GB | 2xRTX 4090/A100 80G |
| 70B | 约40GB（4-bit量化） | – | 需要多张高端GPU支持 |
| 671B | 超过336GB | – | 需要专业服务器 |
说明
-
FP16推理：使用半精度浮点数进行推理，显存需求较高。
-
INT8推理：使用8位整数量化进行推理，显存需求较低，但可能牺牲部分性能。
-
4-bit量化：进一步降低显存需求，但对硬件支持和模型精度有一定影响。
如果显存不足，可以尝试以下优化方法：
-
使用量化技术（如INT8或4-bit量化）降低显存需求。
-
将部分计算任务分配到CPU，减少对GPU显存的依赖。
-
选择较小的模型版本（如1.5B或7B）以适应硬件限制。
本站内容由用户自发贡献，该文观点仅代表作者观点。本站仅提供存储服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请联系我删除。
