本地部署 DeepSeek 硬件配置清单
这款 DeepSeek-R1 是一个高性能的人工智能推理模型，设计目的是利
【菜科解读】
DeepSeek-R1 以其卓越的推理性能及灵活的训练机制，在春节期间引起了广泛关注。
这款 DeepSeek-R1 是一个高性能的人工智能推理模型，设计目的是利用强化学习技术来增强模型在复杂任务环境中的推理效能。
对于 DeepSeek-R1 的本地部署，其硬件配置要求相当高，尤其是全参数版的 671b 版本：
1. 小型模型 - DeepSeek-R1-1.5B
- cpu：至少需 4 核心
- 内存：8GB 及以上
- 硬盘：256GB 以上（模型文件大约 1.5 到 2GB）
- 显卡：非必须（支持仅使用 CPU 进行推理）
- 应用场景：适用于本地测试，配合 Ollama 在个人电脑上即可轻松运行
- 预计成本：2000 至 5000 元，普通人都能负担得起
2. 中型模型
- DeepSeek-R1-7B & DeepSeek-R1-8B
- CPU：至少需 8 核心
- 内存：16GB 及以上
- 硬盘：256GB 以上（模型文件约为 4 到 5GB）
- 显卡：建议使用 8GB 显存以上的显卡（如 RTX 3070 或 4060）
- 应用场景：适合于本地开发和测试，能够处理中等难度的自然语言处理任务，如文本摘要、翻译以及轻量级多轮对话系统等
- 预计成本：5000 至 10000 元，大多数人都可以承受这个费用
3. 大型模型
- DeepSeek-R1-14B
- CPU：至少需 12 核心
- 内存：32GB 及以上
- 硬盘：256GB 以上
- 显卡：推荐使用 16GB 显存以上的显卡（如 RTX 4090 或 A5000）
- 应用场景：适用于需要更高精确度的轻量级任务，例如代码生成和逻辑推理等
- 预计成本：20000 至 30000 元，对于月收入 3000 元的人来说可能有些吃力
4. 超大型模型
- DeepSeek-R1-32B
- CPU：至少需 16 核心
- 内存：64GB 及以上
- 硬盘：256GB 以上
- 显卡：24GB 显存及以上（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）
- 应用场景：适合那些对硬件要求极高的高精度专业任务，如多模态任务的预处理，适用于预算充足的企事业单位或研究机构
- 预计成本：40000 至 100000 元，不适合大多数人考虑
5. 极大规模模型
- DeepSeek-R1-70B
- CPU：至少需 32 核心
- 内存：128GB 及以上
- 硬盘：256GB 以上
- 显卡：多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）
- 应用场景：适合科研机构和大型企业在高复杂度生成任务中应用
- 预计费用：400000 元以上，这是公司高管或投资者应考虑的问题
- DeepSeek-R1-671B
- CPU：至少需 64 核心
- 内存：512GB 及以上
- 硬盘：512GB 以上
- 显卡：多节点分布式训练（如 8x A100/H100）
- 应用场景：适用于超大规模人工智能研究或通用人工智能（AGI）探索
- 预计费用：20,000,000 元以上，这类投资属于风险投资人的考虑范畴，一般人士无需关注。
DeepSeek15天指导手册
”2. 生成个性化备考计划：包括每日科目时间安排、必备参考资料列表和阶段测试时间点- **动态调整**：根据实际情况对计划进行适时调整**自媒体运营零基础入门**- **爆款内容生产技巧**- **标题生成**：基础版和进阶版标题生成示例- **内容创作模版**：以量子计算机原理为主题的科普视频脚本- **排版优化**：微信公众号文章排版技巧- **数据分析实践**：根据后台数据提出最佳发布时间建议**智能学习管理系统**- **构建个性化知识库**- **数据准备**：制定文档结构、文件格式转换和数据清洗- **知识库训练**：实际操作演示- **知识库调用与优化**：在对话中激活、定期更新与优化策略**自动化工作流搭建**- **日报生成系统**- **配置步骤**：接入数据源、设定AI处理链、触发条件与执行动作、异常处理机制- **智能客服系统**- **Zapier联动**：新咨询触发AI分析，根据类别做出不同反应**跨语言无缝切换**- **精准翻译模式**：商务场景下中英互译并遵循特定要求- **学术润色模式**：论文翻译技巧和注意事项- **文化适应模式**：根据不同文化背景进行语言转换**提升自我学习能力**- **论文精读秘诀**- **三阶阅读法**：预判提问、图表解析与批判性思考- **错题攻克方法**- **四步提分法**：错因诊断、变式训练、记忆强化和进度监控- **会议纪要整理**- **高效整理术**：录音转重点、行动清单与可视化呈现- **建立个人知识库**- **三步构建法**：信息抓取、智能标签与主动推送- **自我校正与复盘**- **输出校准方法**：接地气的语言、敏感内容过滤和修正方案- **案例举例**：问题识别与修正，如将官方语言转化为通俗说法**编程教练篇**- **代码调试五步法**- **错误信息翻译**：用小白可理解的方式解释错误本质，标识常见出错场景并给出解决方案- **上下文分析**：画出变量值变化轨迹，标识可疑行号并给出修复方案对比- **防御性编程**：设计单元测试用例、生成防止类似错误的保护性代码及推荐调试工具- **自动化脚本实现**- **四阶段开发法**：需求结构化、代码生成、测试优化与交付文档- **避坑指南**：遇到API调用问题时生成带有错误处理的API调用代码模板，确保跨平台兼容性**技术面试攻略**- **构建考点应对体系**- **考点预测**：根据目标公司的面试经历和技术栈，预测高频考点，列出对应的LeetCode题目及其原题/变式，并提供系统设计领域的学习路径。
DeepSeek
在多种任务中，如视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解及视觉基础等方面，DeepSeek-VL2 展现出卓越的能力。
这一模型系列共有三种变体：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2，它们分别拥有 1.0B、2.8B 和 4.5B 的激活参数。
与现有的开源密集型和基于 MoE 的模型对比，DeepSeek-VL2 在具有同等甚至更少激活参数的情况下，仍可实现竞争性乃至领先的性能。
二、部署流程基础环境的最低配置要求如下：首先，执行此命令以查看系统版本信息，它将从所有配置的源中获取最新的软件包列表而不实际安装或升级任何软件包，是安装新软件包或进行软件包升级前推荐的操作，因为它能保证你获取到的是最新的软件包版本。
接下来，我们将使用以下命令安装 Vim 文本编辑器，其中 参数表示自动对所有提示做出“是”的响应，因此在安装过程中无需手动确认。
Vim 是一款功能强大的文本编辑器，广泛应用在编程和配置文件的编辑工作中。
为了保障安全，建议在修改 sources.list 文件之前先对其进行备份：上述命令将当前的 sources.list 文件复制成一个名为 备份文件。
这样做是有益的，因为在编辑 sources.list 文件时有可能出现错误，从而导致无法安装或更新软件包。
如有备份，则在发生问题时可以轻松恢复原始文件。
使用 Vim 打开 sources.list 文件进行编辑。
在这个文件中，APT（Advanced Package Tool）列出了用于安装和更新软件包的各种软件源。
通过对这个文件进行编辑，你可以添加新的软件源、调整已有软件源的优先级或停用某些软件源。
在 Vim 中，可以使用方向键移动光标，按 i 键进入插入模式进行文本编辑，Esc 键退出插入模式，若要保存更改并退出 Vim，键入 :wq，而 若要不保存更改直接退出则输入 :q!。
当编辑 sources.list 文件时，请务必清楚自己的操作，尤其是当你打算添加新的软件源时。
不正确的源可能导致软件包安装失败或引发系统安全问题。
如果你对此不确定，最好是查找并使用可靠的源信息，或者向有经验的 Linux 用户咨询。
接着，我们用 Vim 打开 sources.list 文件，并将其内容替换为配置国内阿里源所需的代码。
安装常用软件和工具：一旦完成 sources.list 文件的编辑，你将会看到国内 apt 源已被成功替换，现在可以正常安装 apt 软件和工具。
例如，下载 CUDA Keyring 的步骤如下：该命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环，用于验证 CUDA 软件包的签名，这对于确保所安装软件包的安全性至关重要。
然后安装下载的 CUDA Keyring：使用 命令来安装下载的密钥环，这对于 apt 能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包签名是必不可少的。
如果有必要，可以删除旧的 apt 密钥（前提是该密钥与 CUDA 相关，并且你想从系统中移除以避免混淆）。
但在大多数情况下，如果仅是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环，此步骤是可以略过的。
接下来，你需要更新 apt 的软件包列表，以便包含通过 添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。
安装 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 的成功标志如下：若需安装特定版本的 CUDA Toolkit（比如 cuda-12-1，如果有提供），或者你选择从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit 的 .run 安装程序进行手动安装，请务必查阅 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获得最准确的包名和安装指令。
安装成功后，你需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 的系统环境变量：为此，请编辑 ~/.bashrc 文件，并插入相应的环境变量设置。
随后，激活 ~/.bashrc 文件并检查 cuda 系统环境变量。
第三步，安装 Miniconda：首先，使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。
Miniconda 是 Anaconda 的轻量级发行版，主要包括用于安装和管理 Python 包的核心组件。
运行 Miniconda 的安装脚本：使用 bash 命令运行下载的 Miniconda 安装脚本，这将启动 Miniconda 的安装过程。
安装过程中，你需按 Enter 键确认，两次输入 yes 确认许可协议和 Miniconda 初始化的选择。
安装成功的界面如下所示。
请注意以下事项：- 确保你的系统是 Linux x86_64 架构，因为下载的 Miniconda 版本适用于此类架构。
- 在运行安装脚本前，可能需要使用 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令赋予脚本执行权限。
- 安装过程中，你会被询问是否同意许可协议以及是否希望初始化 Miniconda。
一般而言，选择 "yes" 可完成安装与初始化。
- 安装完成后，可以通过 conda 命令来管理和维护 Python 环境与包。
- 若链接无法访问或解析失败，可能是由于网络问题或链接本身的问题。
请检查网络连接，并确保链接是最新的有效链接。
如问题依然存在，请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。
四、从 GitHub 仓库克隆项目五、创建虚拟环境六、安装模型依赖库- 切换至项目目录，激活 trellis 虚拟环境，并根据 requirements.txt 文件安装相关依赖。
七、下载预训练模型八、运行 gradio_demo.py 文件九、网页展示当出现以下 Gradio 页面时，表明模型已经成功搭建完毕。
