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deepseek本地部署多大

DeepSeek本地部署的存儲空間需求與模型版本直接相關,具體如下:

1、輕量級模型:

1.5B/7B版本:約需3-10GB存儲空間。例如,使用Ollama工具部署時,1.5B模型需1.1GB空余空間,7B模型需4.7GB。

適用場景:個人使用、低并發、本地測試或開發。

2、中大型模型:

70B版本:需要約120-150GB存儲空間。若使用Ollama部署,70B模型需43GB空余空間。

適用場景:企業級API服務、中等并發、模型微調。

3、基礎大模型:

671B版本:需約404GB存儲空間(如Ollama部署要求)。

適用場景:模型訓練、千級并發、低延遲響應(科研機構或高性能計算需求)。

推薦配置方案:

為確保系統流暢運行并避免頻繁讀寫硬盤導致的性能下降,建議使用至少500GB的SSD硬盤空間來存放操作系統、模型文件和其他相關數據。

若需部署多個模型或處理大規模數據,可考慮升級至1TB或更大容量的SSD。

不同規模場景的硬件配置建議:

1、基礎場景(輕量級推理,7B-13B參數模型):

GPU:NVIDIA A10/A100(單卡,顯存≥24GB)。

CPU:Intel Xeon Silver 4310(8核以上)。

內存:≥64GB DDR4。

存儲:≥500GB NVMe SSD(建議PCIe 4.0)。

2、中等規模(多并發推理/微調,13B-70B參數模型):

GPU:2-4塊NVIDIA A100 80GB(需NVLINK互聯)。

CPU:AMD EPYC 7B12或Intel Xeon Gold 6338(64核以上)。

內存:≥128GB DDR4 ECC。

存儲:≥1TB NVMe SSD(RAID 0/1)。

3、大規模場景(訓練/高并發服務,百億參數以上):

GPU:8+塊NVIDIA H100(通過NVSwitch互聯,集群部署)。

CPU:AMD EPYC 9684X或Intel Xeon Platinum 8490H(128核以上)。

內存:≥512GB DDR5 ECC。

存儲:≥4TB NVMe SSD(分布式存儲,如Ceph/Gluster)。

總結?:根據模型參數和任務復雜度選擇配置,普通用戶優先考慮蒸餾版,企業級任務需專業服務器支持。

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