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在本地服务器上布署deepseek对于服务器的硬件和软件的建议和最低要求

新闻来源：公众IT 原创发布时间：2025/5/21 9:53:19 共计：2460 浏览

人工智能迅速发展，deepseek目前正火，关键deepseek开源了，还供源码下载给人可以自己在本地电脑或者服务器上部署。那么在本地服务器上部署 DeepSeek（如 DeepSeek LLM 或 DeepSeek Coder）需要考虑硬件、软件和依赖项的要求。大概需要些什么样的配置呢？以下是我们整理的最低配置和推荐配置建议：

一、硬件要求

最低配置（可运行，但性能受限）
CPU: 4核（x86_64架构，支持AVX指令集）
内存 (RAM): 16GB（7B模型勉强运行，推理较慢）

GPU: NVIDIA GPU（可选，但强烈建议）
显存要求（若使用GPU）：
7B模型: ≥ 8GB VRAM（如 RTX 3060/3080）
13B模型: ≥ 16GB VRAM（如 RTX 4090/A100）
67B模型: ≥ 48GB VRAM（如 A100 80GB）
存储 (SSD): ≥ 50GB（用于模型权重和依赖库）

推荐配置（流畅推理/微调）
CPU: 8核+（Intel Xeon / AMD EPYC）
内存 (RAM):
7B模型: 32GB+
13B模型: 64GB+
67B模型: 128GB+

GPU: NVIDIA A100/A6000/H100（大模型必备）
7B模型: RTX 3090/4090（24GB VRAM）
13B模型: A6000（48GB VRAM）
67B模型: 多卡A100/H100（80GB VRAM）

存储 (NVMe SSD): ≥ 200GB（大模型权重占用大）

二、软件要求

操作系统

Linux（推荐）: Ubuntu 20.04/22.04, CentOS 7/8
Windows（不推荐）: 需要WSL2（Windows Subsystem for Linux）
macOS（仅CPU推理）: 需安装Metal加速（M1/M2芯片）

关键依赖

Python: 3.8 - 3.11
CUDA（GPU必需）: 11.7/11.8（与PyTorch版本匹配）
PyTorch: ≥ 2.0（带CUDA支持）
Transformers库: pip install transformers accelerate bitsandbytes

其他依赖(以下为Bash语言):

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118  # CUDA 11.8
pip install transformers>=4.35.0
pip install sentencepiece einops flash-attn  # 优化推理速度

三、部署方式

（1）直接运行（HuggingFace Transformers）以下为Python语言：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b"  # 或 deepseek-coder
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

input_text = "你好，DeepSeek！"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

（2）使用vLLM（高性能推理）以下为Bash语言：

pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.api_server --model deepseek-ai/deepseek-llm-7b

（3）量化运行（低显存需求）以下为Python语言：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    load_in_4bit=True,  # 4-bit量化
    torch_dtype=torch.float16
)

四、网络要求

下载模型权重:
7B模型 ≈ 14GB
13B模型 ≈ 26GB
67B模型 ≈ 130GB
确保服务器能访问 HuggingFace Hub（或提前下载模型到本地）。

五、优化建议

使用Flash Attention: 加速推理（需安装 flash-attn）。
多GPU并行: device_map="balanced" 或 parallelize()。
启用量化（如 bitsandbytes 的 load_in_4bit/load_in_8bit）。

总结

模型规模最低GPU 显存推荐GPU 内存存储
7B    8GB    RTX 3090/4090    32GB    50GB
13B   16GB    A6000 (48GB)    64GB   100GB
67B    48GB   A100/H100    128GB    200GB

如果你的服务器没有GPU，可以尝试 CPU + 量化，但速度会显著下降。建议至少使用 RTX 3060（12GB）来运行 7B模型。