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[信息技术] DeepSeek R1全参数模型一个可能的本地部署方案

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 楼主| 发表于 2025-2-20 15:41:10 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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。
- V- l2 L+ R8 W/ z! L1 V( d6 z3 h' g, X4 T6 _) E' c
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。; }; U; V  n9 Z* B2 [# ~

# H/ E. R0 ~: u: _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$5000左右。应该属于一个人咬咬牙能冲得上去,小范围集资(10人以内的那种)能够轻易支付。目标性能:DeepSeek R1全尺寸671B的4bit量化版,输出速度与人的阅读速度差不多即可(个人使用,太快了没有必要),约 5-10 tokens/s。这样的预算,这样的目标,显然需要KTransfomer技术加成才有可能达到。饶是如此,也得按市场最低价加DIY省着来。+ @! L5 b) J$ V4 h. p

: V" F" w& p5 W+ F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。7 W, f& g9 u0 b7 S3 U! i
/ m+ {: |& |4 M1 Q6 s5 ^2 S, E
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。) ?* I% y5 h: l' s1 K3 _

  W! k% N, W  z; ^! |: B
4 d, |) w4 V0 {6 G5 F+ T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。
! H' N% z6 i. j( \. B( y4 ^* o0 n; X
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  ]) K" V( V0 N" @1 r3 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$150)& O6 r* N9 a/ H0 h( y9 {
6 i8 ?* z& n, j: ?
其它:说3点。1)普通PC机箱。2)散热避免使用服务器的暴力风扇( PC机箱也缺乏服务器的风道结构)。如果散热量大,考虑用水冷。3)如果单台大功率电源太贵,可以用两台小的给主板和显卡分别供电。如此需要双电源同步启动板或者同步线,但那东西淘宝上也就人民币10块钱。/ g' t% Q) z/ H4 x$ g" T$ N# O' }4 _
, Q- ?9 b3 E4 ?& a/ B, G
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%( O; U/ L3 v! P5 L& F6 y

( {7 Y/ ?- h2 k: g. i+ q6 Z+ gRAM 512GB DDR4       1000+3 W. K- ?6 l, ]/ Y6 x$ R7 ?/ n8 p
CPU 7C13或相当           700+
# ^3 N5 U) z7 d% v+ b主板(单路即可)         500
- J' o  l% S, F6 t% z, e2 R显卡 3090                  1000- ×2; f, H* }! f8 M* w; d8 Y: t! m& ]$ e
固态硬盘                     200+
# B/ P. ]' e4 C9 T其它 机箱、电源、散热器等: l  [7 X/ S" u5 `* _& _- m

, R! M1 ?. N& m. _; U, X

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参与人数 9爱元 +82 学识 +2 收起 理由
料理鼠王 + 12
helloworld + 10
xiejin77 + 6 给力
mezhan + 10 伙呆了
晨枫 + 10 谢谢!有你,爱坛更精彩

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    沙发
    发表于 2025-2-20 16:27:51 | 只看该作者
    本帖最后由 大黑蚊子 于 2025-2-20 21:55 编辑
    ' n; M6 A7 y" v. d! C
    ! P0 N8 O0 ^4 m; t1 b4 p, U6 k说实话我也在琢磨这个玩意儿,几万块钱搞一个这个玩玩,在AI新浪潮初期真的算是一个比较高性价比的学习途径了
    + d* w2 j+ g4 Q+ z) F8 K在硬件选型上面我倒是有点儿不同意见,鉴于章明星他们在0.3版里使用amx指令集加速,那么支持amx的Intel至强可扩展CPU应该是要好于AMD的EYPC的,具体来说现在Intel最新款是6代至强,退而求其次选择四代或者五代至强应该也满足要求。章明星团队他们的硬件好像也是双路Xeon 6430. L# q! f# U. a
    但是这个成本可能要比你说的EPYC要高不少,但总的来说应该还在可承受的范围之内
    7 P  q$ q9 n0 Q  W# W+ [显卡的双路配置好像不是特别必须的,主要是4bit量化版需要14g显存,所以如果有一块3090先用着应该问题也不会太大,实在不行多买一块也可以' i( D& C3 B$ T4 R" I1 z$ y

    + y3 e& Y0 s1 h, ^/ t' \周末去华强北转转去,看看二手服务器有啥准系统能够直接上手的
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    板凳
    发表于 2025-2-20 21:42:48 | 只看该作者
    我看到了国内AI的商机。。。 攒小配置的AI模型!
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    地板
    发表于 2025-2-20 21:43:58 | 只看该作者
    关于方案, 我直接问过deepseek。。。
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    5#
    发表于 2025-2-20 21:45:02 | 只看该作者
    大黑蚊子 发表于 2025-2-20 03:274 \3 U$ X! Y9 y/ _
    说实话我也在琢磨这个玩意儿,几万块钱搞一个这个玩玩,在AI新浪潮初期真的算是一个比较高性价比的学习途径 ...

    ! w% I/ A( A1 \$ k真心羡慕国内了。。。我90年代自己攒过打游戏的计算机。。。
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    6#
    发表于 2025-2-20 22:50:55 | 只看该作者
    马鹿 发表于 2025-2-20 21:458 c8 m3 z. ^& f! d7 ]
    真心羡慕国内了。。。我90年代自己攒过打游戏的计算机。。。
      i) r1 D- |! H8 l0 K# G! b  v
    社长,美国不是与国内PC价格差不多吗?也仿照沉宝蚊行攒一台呗,
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    7#
    发表于 2025-2-20 23:19:51 | 只看该作者
    testjhy 发表于 2025-2-20 09:50
    : c- z5 g$ T+ ^% j, ~2 `$ G: O社长,美国不是与国内PC价格差不多吗?也仿照沉宝蚊行攒一台呗,

    6 Z1 R- Q+ ~( }* S; ?( B& |) l攒了以后干啥呢?
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    8#
    发表于 2025-2-20 23:32:15 | 只看该作者
    本帖最后由 testjhy 于 2025-2-20 23:41 编辑
    ! u; V# O( _/ I
    ( f( u1 [/ Q( j( s( P# \/ C6 u" e2 a& j( W- K
    这是大华股份根据国产芯片的一体机,估计是华为提供的方案供各家贴牌
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    9#
    发表于 2025-2-20 23:38:22 | 只看该作者
    testjhy 发表于 2025-2-20 23:32- j- n( _  T0 g; h  T
    这是大华股份根据国产芯片的一体机,
    * U, K, Q4 Y. @, X" C
    大华的这个配置没啥意义,你看跑的都是蒸馏版的7B/14B/32B模型: o5 P2 k: [' D3 r; {
    我在自家电脑上搞了一个7B的模型试了下,真的是不太行
      u& e& h, u& p* `1 o9 v8 e我估计32B和70B也都不太行
    ) J  e% F! c$ M5 l. N这个帖子里讨论的应该是直接上手671B的满血量化版,1.58或者4bit版本,这个据多个信源反馈效果挺好的
    + [' b3 h9 e! R
    # E3 }* W% c% y) v, u
    . w  `! T/ E9 x$ J, y9 A- }$ s不过这个单子我倒是可以拿着去嘲笑下大华的朋友“你们钻钱眼里了?搞这个文字游戏骗钱”
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    10#
    发表于 2025-2-20 23:42:39 | 只看该作者
    马鹿 发表于 2025-2-20 23:19
    9 |! A& w$ h& m9 W% p攒了以后干啥呢?
    4 U, }; Y6 M2 Q, W/ {' }
    想干啥就干啥,吃喝玩乐,
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    11#
    发表于 2025-2-20 23:45:01 | 只看该作者
    大黑蚊子 发表于 2025-2-20 23:386 C+ o; G% E3 |4 `$ ^" W. D: x0 q
    大华的这个配置没啥意义,你看跑的都是蒸馏版的7B/14B/32B模型7 |/ {: R& s2 y2 D
    我在自家电脑上搞了一个7B的模型试了下, ...

    3 T6 M3 b6 E( j" l- A. T找了一个非剪裁图,看了一个新闻,华为提供方案,有60多家企业响应,大华可能是比较快的,找不到价格,
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    12#
    发表于 2025-2-20 23:53:32 | 只看该作者
    testjhy 发表于 2025-2-20 23:454 Q  R& z) a" |: W$ |  \
    找了一个非剪裁图,看了一个新闻,华为提供方案,有60多家企业响应,大华可能是比较快的,找不到价格,{: ...

    0 s# R* z$ o3 _我要是鼓捣这玩意儿,肯定是找二手硬件啥的,全新设备的价格那还是相当辣手的' O, W& |; w: |: ^3 e. D4 Z
    打听了一下Intel的至强4代CPU,现在全球缺货,嘿嘿
    $ I( R( ^, ~8 N  C去华强北看看有没有QS版本,可能一块就要6000人民币至少
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    13#
    发表于 2025-2-20 23:53:57 | 只看该作者
    大黑蚊子 发表于 2025-2-20 10:38
    ' [/ d: q" N& {, u大华的这个配置没啥意义,你看跑的都是蒸馏版的7B/14B/32B模型- `: W+ S3 R/ i6 X& Y
    我在自家电脑上搞了一个7B的模型试了下, ...
    & p* S( d& M. Z8 t  y) B4 n1 o) w
    好奇你攒个模型做啥?
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    14#
    发表于 2025-2-21 00:03:40 | 只看该作者
    马鹿 发表于 2025-2-20 23:53
    & G; k9 y# v% \  q好奇你攒个模型做啥?
    ; b( `: b* @# w9 w0 T& L/ h6 ^6 V

    # T9 K: K1 h5 A5 p7 k  \9 h玩啊,好奇啊,这很可能是通向新世界的大门: s1 h* o/ G, D3 C; Y* T
    有这个条件的话,干嘛不玩?
    % Q2 K9 y, ?5 j- u6 ]1 t: j! B' Y. q7 k6 X6 S" f& G
    现在大部分人还在懵逼状态中,只是知道个大模型的东西,具体怎么搭,个人知识库怎么建,私有服务怎么处理...好玩的需求多着呢
    ; t  q( T( g( b, V0 d5 N" Q$ ^; U9 y$ v8 y% r. o
    DeepSeek的出现,极大降低了大模型训练和部署的总体成本* u( Y5 i( r: `$ C" R* q9 A
    KTransformer架构的出现,打响了极大降低大模型部署和私有知识库服务的硬件成本的第一枪2 W# q; H9 w9 M4 s
    4 z8 E6 o1 ~0 ^, u: W! i+ X
    这种能够降低90%成本的新技术出现,大概率后面会蕴藏着10亿级别的新的相关应用和服务空间
    6 ?3 C9 U1 R7 A( ^9 t9 x7 l' h玩的过程中也可以吸收很多其他的知识,认识其他稀奇古怪的人,包赚的啊
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    15#
     楼主| 发表于 2025-2-21 00:16:41 | 只看该作者
    大黑蚊子 发表于 2025-2-20 16:27) U+ c4 W) a) S8 W  u% @" W
    说实话我也在琢磨这个玩意儿,几万块钱搞一个这个玩玩,在AI新浪潮初期真的算是一个比较高性价比的学习途径 ...

    " O  d9 A! w7 v( h. j9 m+ M6 K1 R/ g这取决于对问题的理解和取舍。首先在大模型计算中,GPU的能力远远强于CPU,即使那个CPU有amx指令加速。所以在预算有限的前提下,应该尽量省下钱来加强GPU。当然如果实测一块3090够用了,那更好。
    ! J- V8 y6 _1 M! m; y
    + o9 \" P. O& p, M- C对比EPYC与Xeon 6530方案。Xeon 6530 2023年底发布,还比较新,主板加CPU的折扣有限。而EPYC Milan则要旧得多,有大批从数据中心退下来的二手货可选。即便有amx加成,但架不住7713的核多,单挑的话还是应该7713赢。而双路7713的话只不过比我的原方案多一颗U的钱,其它几乎不用改。个人认为CPU的第一位作用是保障参数全部装载在内存,计算加速还在其次。章明星团队的努力是充分挖掘手头现有硬件的全部潜力,amx加速是新版才加上去的,可见并非重中之重。
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    16#
    发表于 2025-2-21 01:42:15 | 只看该作者
    大黑蚊子 发表于 2025-2-20 23:53  V) J# R2 ~0 F4 C) o+ ^
    我要是鼓捣这玩意儿,肯定是找二手硬件啥的,全新设备的价格那还是相当辣手的
    / R# g- R5 |+ ~0 G* V6 o打听了一下Intel的至强4代C ...

    * X% O  X/ W" D1 C3 D1 ]$ j) Y"至强" 是 Xeon?

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    对  发表于 2025-2-21 09:00
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    17#
    发表于 2025-2-21 02:29:03 | 只看该作者
    大黑蚊子 发表于 2025-2-20 11:03
    " N: r8 V) G2 f# D" e+ }. q玩啊,好奇啊,这很可能是通向新世界的大门/ _6 ~9 V3 y: ^, @- Y) E$ q
    有这个条件的话,干嘛不玩?
    6 u# m( K' Z% m- l$ o5 u
    握手, 我也是,就是好奇。 也同样认为这是通向新时代的大门。
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    18#
    发表于 2025-2-21 05:30:57 | 只看该作者
    在本地部署满血版的DeepSeek R1, 性价比太低了,还不如用各个云厂商的API。 自己学习,玩一玩用云API就好。至于本地部署的蒸馏R1,我试过各个版本包括70B的,效果都不好,和原版差太远。我自己玩着用本地部署的模型做了一个RAG应用,最后发现蒸馏R1还不如原版的QWen2.5 32B。
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    19#
    发表于 2025-2-21 09:06:46 | 只看该作者
    xut6688 发表于 2025-2-21 05:30  C2 E" m! @8 g8 [& F8 v" B9 y! S6 j
    在本地部署满血版的DeepSeek R1, 性价比太低了,还不如用各个云厂商的API。 自己学习,玩一玩用云API就好。 ...

    ( S/ m3 O( ?) ]所以为啥盯着671B的版本呢,就是这个原因,其他版本的性价比其实都不好。
    ! ~3 K0 t  \9 z" J: W- e) g
    9 ~+ p5 X, m' ^. w6 _* ?$ Z目前有海量的本地部署满血版DeepSeek的需求,因为太多的数据受商业或者法规的限制不能上网,这个部署的整体过程是有很大市场需求的。
    - |) f: Z6 d* ?: R3 y
    2 i/ K9 F, V7 H) f# tDS和KT的诞生,不是拉低了对算力的需求,而是通过降低成本做大了整体算力需求。
    : G% a  C5 z! x+ u  {' I' ~5 A1 }# O8 @5 Z% u1 r
    而且部署过程中的调优和配参,踩过的坑,以及反复琢磨和资料学习的成果都是自己的。
    1 c+ _% T1 R/ r6 m, }: o, P) _$ h+ ?
    8 {$ y3 K' p. ?5 i# L再说了,都是二手硬件,搭完之后上闲鱼卖掉,亏不了多少钱

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    参与人数 1爱元 +4 收起 理由
    唐家山 + 4

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    20#
    发表于 2025-2-21 14:10:28 | 只看该作者
    沉宝 发表于 2025-2-21 00:16
    $ ^8 m' M  I# [6 g9 o这取决于对问题的理解和取舍。首先在大模型计算中,GPU的能力远远强于CPU,即使那个CPU有amx指令加速。所 ...

    " R* x* y" m3 N$ t; c6 P: N$ o8 b1 `我建议你再看一下KTransformers的相关资料5 D' h# s9 N3 h! u
    这个玩意儿的本质是在低并发(甚至是单并发)的情况下,高度依赖CPU/DRAM带宽,从而降低GPU需求的降本做法。; X9 h' s$ {5 ~! ?( I; p0 y/ @+ F
    DDR5换DDR4的话,带宽砍半,对应token的数量就要起码减半7 V/ G2 j8 }, }0 ]
    CPU的带宽再砍半的话,又要丢失速度( v8 O) `3 _% \9 N
    如果CPU/DRAM带宽不够的话,甚至3090可能都喂不满,无限下降螺旋在降低成本的同时会极大影响使用效果
    ! S( t1 G) Z) A' \, q对于咱们来说,跑起来不是胜利,能够最低限度可用才是核心需求所在啊
    5 o# [- p0 J3 t: `. ~+ {- _# e8 f我觉得起码要搞个输出4-6token/s才行吧% W* t7 b# P' g/ \2 h) y7 {5 B# p
    按你这个方案我估计可能1-2token都悬
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