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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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! A( N8 U+ j6 ^% ?; N. c9 kDeepSeek 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。
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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。6 Q- k7 {) Z7 F, O" K5 l% O6 q
' W: I# ~4 ]7 s2 S1 q6 E3 t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。
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7 l. s8 @& C7 v: d0 i; [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。
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+ c" e4 z/ G1 ?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。2 J* Z# k2 L* x( U
8 E3 b# P5 B+ n, _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 TB
& j8 Z( e0 _8 x% h7 k, [/ o( E6 Q- H（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）2 B( n0 _2 Y6 _6 w: O8 I" F& a6 c) E& w
* u/ ?2 O" J+ O2 `( q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。
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t0 w* f( x S9 `6 f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%
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RAM 512GB DDR4 1000+
' t# e/ J; V! \" TCPU 7C13或相当 700+! z' ^4 D6 ]+ w. y; D
主板（单路即可） 500! X4 j7 l" F7 |; F
显卡 3090 1000- ×2+ K* A& j3 v# `! z
固态硬盘 200+* N- w# p0 w% g
其它 机箱、电源、散热器等
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发表于 2025-2-20 16:27:51
