想要本地部署deepseek,先搞清楚这个参数
最近deepseek爆火,一方面是其低廉的成本导致国内外大厂向deepseek抛出橄榄枝,一方面是deepseek完全开源,自己就可以在本地部署自己想要的版本,另外就是万恶的资本主义不停的攻击深度求索的官网,导致我们在使用的时候经常面临“服务器出了一点问题”的窘境,这就导致很多小伙伴有了想本地部署一套deepseek的想法,那么在我们部署之前,就要搞清楚我们应该用哪个版本的deepseek才能正常运行起来呢?
一、deepseek版本
现在的版本主要有 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B ,不同版本对GPU的消耗也是不同的,而这里B的意思是英文单词“billion”的首字母缩写,代表“十亿”。
二、版本区别
参数规模
1.5B / 7B / 8B:适用于本地部署,资源消耗低,适合轻量级任务
14B / 32B:更强的推理能力,适用于更复杂的任务(如代码补全、数据分析)
70B / 671B:更接近 GPT-4 级别,能进行更复杂的推理和决策
推理速度和部署成本
1.5B/7B/8B 可在 消费级 GPU(如 RTX 3090、4090)上运行
14B/32B 需要 更高端的 GPU(A100/H100)
70B/671B 主要面向 大规模云端推理
适用场景
1.5B/7B/8B:轻量级 AI 助手、智能问答、本地 AI
14B/32B:代码生成、复杂问答、知识推理
70B/671B:高级 AI 助手、科研分析、数据挖掘
三、显存需求计算公式
显存占用由参数存储 + 训练/推理额外开销决定:
参数存储
FP32(全精度):每参数4字节
FP16(半精度):每参数2字节
INT8量化:每参数1字节
计算公式:
显存(GB)= 参数数量 × 每参数字节数 ÷ 1e9
训练阶段总显存
需额外存储梯度、优化器状态和激活值:
梯度:与参数同类型(如FP32需4字节/参数)
优化器状态:Adam优化器需存储动量和方差(FP32,共8字节/参数)
激活值:与批次大小、序列长度强相关(约占20%~50%总显存)
经验公式:
训练显存 ≈ 参数数量 × 20字节
(FP16混合精度下,优化器状态仍为FP32)
推理阶段总显存
仅需加载参数和少量激活值:
推理显存 ≈ 参数存储 × 1.2~1.5(激活值占额外20%-50%)
四、GPU配置推荐
模型 | 训练显存需求 | 推理显存需求 | 推荐GPU配置 | 关键技术 |
---|---|---|---|---|
1.5B | 30 GB(FP16混合精度) | 5~7 GB(FP16) | 单卡RTX 3090 24GB/Tesla T4 16GB | ZeRO-1 + 梯度检查点 |
7B | 140 GB(FP16混合精度) | 20~25 GB(FP16) | 单卡A100 80GB 或多卡A100 40GB ×2 | ZeRO-2 + 模型并行 |
70B | 1.4 TB(FP16混合精度) | 140~200 GB(FP16) | 8卡A100 80GB集群(模型并行+流水线) | ZeRO-3 + 8-bit量化 + 激活卸载 |
671B | 13.42 TB(FP16混合精度) | 1.3~2 TB(FP16) | 128卡H100集群(张量/流水线并行) | 混合并行 + 4-bit量化 + 内存优化框架 |
五、总结
1.5B~7B模型:单卡或少量GPU即可部署,适合中小企业和研究团队。
70B及以上模型:需大规模GPU集群和分布式训练框架(如DeepSpeed、Megatron-LM),成本高昂,通常由云服务商或大厂支持。
显存优化优先级:量化 > 模型并行 > ZeRO > 梯度检查点。