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DeepSeek一夜爆火,现在联网服务拥堵不堪。当晨老大号召自建farm的时候,本人开始认真考虑本地部署。 KTransfomer的报道也在第一时间见到,并设想了一个以此为基础的装机方案。然后呢,就“铲后抑郁”了。如今很多内容都在网友[大黑蚊子]的记录(链接)中讨论过了,但具体的装机方案大概还有一些价值,还是写出来吧。
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DeepSeek R1原版是一个参数量高达671B的大模型,虽然比之其它頂尖的人工智能模型在硬件要求上已经大大降低,但个人部署全尺寸模型,依然难度不小。为了便于在低端硬件上运行,出现了一系列蒸馏版减少参数量(以 Qwen2.5 或 Llama 为构架,参数范围从 1.5B、7B、8B、14B、32B 到 70B)。另一个思路是参数量化,例如1.58bit和4bit。一般来说,LLM训练时使用高精度(例如 32位浮点数),而推理时使用低精度(16位浮点数或者更低)即可。1.58bit是把这一趋势推到极端(只有0、1和-1三种状态)。有人试验了DeepSeek全尺寸模型的1.58bit的量化版,结论基本可用,有时候说话可能有点“冲”,圆润平衡上差一些。4bit版效果已经相当好了。至于[xiejin77]担忧的量化影响反馈精度或者稳定性,理论上有可能,但实际影响需要大量的对比实验加以证实或者证伪。: c1 Q! Q* I, W5 O
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下面讨论具体装机方案。首先定一下目标。目标用户:个人或者小团体。鉴于这个模型现在典型的应用场景都是文字的输入和输出,跨网络合用的难度并不大(因为不需要占据太多的网络带宽)。单机,预算定位$5000左右。应该属于一个人咬咬牙能冲得上去,小范围集资(10人以内的那种)能够轻易支付。目标性能:DeepSeek R1全尺寸671B的4bit量化版,输出速度与人的阅读速度差不多即可(个人使用,太快了没有必要),约 5-10 tokens/s。这样的预算,这样的目标,显然需要KTransfomer技术加成才有可能达到。饶是如此,也得按市场最低价加DIY省着来。
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第一步:内存的大小。将模型的参数全部放入内存是必须的。如果还用硬盘空间扩展出来的虚拟内存,那速度肯定慢的不行。DeepSeek参数精度16bit(BF16)时需要 1342GB的存储空间,4bit量化版所需空间为其¼,再加上程序和操作系统所需,512GB应该可以了。这么大的内存,普通PC机主板肯定不行,要上服务器的。鉴于当前DDR4的内存条比 DDR5还是要便宜不少,所以选择DDR4。! @) T; A8 i2 ~" ~1 T
9 ` k3 A% r6 Y第二:CPU和主板。CPU我选AMD Zen3架构( Zen3是DDR4的最后一代)的服务器芯片EPYC 7C13, 64 core 128 threads, 市场价仅$700+。它与正式发布的7713结构一致,频率略低,有人怀疑类似于Intel的 ES(工程样品)。主板支持Milan的SP3主板即可。唯一要注意的是内存插槽数,根据DDR4单条内存的容量大小,要能够插出512GB来。" T6 A+ f0 m' m
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4 A6 A% s" K0 M( m! _) V* _) n7 L第三:显卡。双3090或者单4090。4090不好买,用两块3090大致能抵上一块4090。
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% K% Z- s5 q7 q6 Q" }' r第四:硬盘。这个要求真不高,如果机器仅仅是为了跑DeepSeek,一个4 TB5 l f- p8 Y6 s- t
(或者两个2 TB)的nvme就够用了。(想当初我在爱坛上发记录推荐固态盘时,一块4TB的才$150): o: Z, n2 J! z' w
7 {: y) ]# [. X* T, ~其它:说3点。1)普通PC机箱。2)散热避免使用服务器的暴力风扇( PC机箱也缺乏服务器的风道结构)。如果散热量大,考虑用水冷。3)如果单台大功率电源太贵,可以用两台小的给主板和显卡分别供电。如此需要双电源同步启动板或者同步线,但那东西淘宝上也就人民币10块钱。% \; R% y9 Q; p% i
$ s/ R# Y+ G1 N1 O5 e$ q+ m最后汇总一下。数字为能够淘到的大致美元价,可以接受二手货,+、-表示向上下浮动不超过15%3 `- l8 v0 A, `
& o5 Z7 C6 r) V! b) gRAM 512GB DDR4 1000+, d" q6 R9 Z" Q3 w2 i
CPU 7C13或相当 700+
' l/ E9 M! \; k主板(单路即可) 500
" w& X( G" V0 \0 ?( U0 I显卡 3090 1000- ×2$ e/ [! G" P4 _
固态硬盘 200+
) l2 G4 n4 V6 R% b. @$ P6 i其它 机箱、电源、散热器等$ H1 e8 S' y) x1 q: P$ z6 c6 G
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