deepseek显存要求,模型精度_deepfake显卡要求

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DeepSeek显存要求全解析

1、DeepSeek作为一款强大AI助手，其显存要求受多种因素影响。不同模型版本，显存需求差异大。
2、DeepSeek-R1-1.5B版本，官方建议显存8GB+ ，像RTX 3060（12GB）或RTX 4060 Ti（16GB）显卡能较好运行。
3、要是DeepSeek-R1-7B版本，那显存得24GB+ ，比如RTX 3090 、4090（24GB）或者A6000（48GB）显卡。
4、若想运行DeepSeek-R1 671B满血版，此前认为需极高显存，即便8卡A100也难负荷。
5、不过，清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布的KTransformers开源项目，让24G显存在本地运行DeepSeek-R1、V3的671B满血版成为可能。
6、如果按int4的系数取0.5，估算DeepSeek的Q4量化版本型数据推理以及10个线程的并发请求，系数可取0.8 。
7、例如计算DeepSeek 14b版本默认fp16，显存需求为14 ✖️ 0.8 = 11.2 G 。同时内存用量最好为显存2倍，用于加载模型和计算缓冲。
8、从模型参数量看，1.5B参数量，FP16显存占用3.0GB ，INT8显存占用1.5GB ，INT4显存占用0.75GB 。
9、7B参数量，FP16显存占用14.0GB ，INT8显存占用7.0GB ，INT4显存占用3.5GB 。
10、还有人认为1.5B需要2G显存，7B、8B需要6G显存，14B需要10G显存，32B需要20G显存，70B需要40G显存，671B需要400G显存。
11、DeepSeek-R1模型参数量庞大，达到671B，大小约720GB，所占用显存空间非常大，运行一天算力成本较高。
12、要是选择官方蒸馏模型（7B - 70B）适合个人用户，对显存要求相对低些，可使用Ollama在本地下载运行。
13、满血版DeepSeek量化模型，适合显存>200G的个人用户、实验室及中小企业。
14、在满足DeepSeek显存要求同时，CPU、内存等硬件也得跟上，如运行671B满血版，CPU需32核INTEL XEON或AMD EPYC ，内存512G RAM 。
15、如果是个人电脑本地部署，要依据自身显卡显存，选择合适模型版本，别盲目追求大参数量模型。
16、对于企业用户，若对数据安全要求高，可考虑推理一体机，内置不同尺寸DeepSeek-R1模型。
17、要是进行模型训练和推理场景，训推一体机更合适，当然价格也更高。
18、DeepSeek不同模型版本显存要求不同，在选择部署方式和模型版本时，一定要结合自身硬件条件和使用需求。
19、关注相关开源项目，像KTransformers，说不定能在较低显存下，实现更好DeepSeek运行效果。
20、希望大家都能依据DeepSeek显存要求，合理配置硬件，充分发挥其强大功能。