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新闻来源:公众IT 原创       发布时间:2025/5/21 9:53:19       共计:2465 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。

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