deepseek显存需求_32b deepseek 显存

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Deepseek 显存相关全解析

1、Deepseek 显存是本地部署Deepseek模型关键考量。不同参数量Deepseek模型，显存需求差异大。

2、如DeepSeek-R1-1.5B ，仅需8GB + 显存 ，推荐RTX 3060 (12GB)或RTX 4060 Ti (16GB) 。

3、要是DeepSeek-R1-7B ，则需24GB + 显存 ，像RTX 3090 、4090 (24GB) 或A6000 (48GB)较合适。

4、若涉及32B Deepseek 显存 ，按默认fp16计算，显存需求高达64GB ；INT8时32GB ，INT4也要16GB 。

5、有人用i7 12代、GPU 3080、内存32g、磁盘1T以上配置 ，运行ollama run deepseek-r1:7b模型轻松 ，但跑deepseek-r1:32b模型，输出就明显变慢。

6、对于DeepSeek-R1 671B满血版 ，原需极高显存 ，即便8卡A100也难负荷 。不过，清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布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。

7、在估算DeepSeek的Q4量化版本型数据推理以及10个线程的并发请求时 ，若按int4的系数取0.5 ，估算在0.7 - 0.8左右 ，此时计算DeepSeek显存需求更科学。

8、在满足DeepSeek显存同时 ，内存用量最好为显存2倍 ，用来加载模型和计算缓冲 。

9、不同模型量的Deepseek ，生成效果和对电脑配置要求紧密相关 。模型量越大 ，生成效果理论上越好 ，但对电脑配置要求越高 ，生成速度也受影响 。

10、要是您用配置低的设备运行高显存需求Deepseek模型 ，可能出现运行缓慢甚至无法运行情况 。

11、比如M3的Mbp ，内存16GB ，理论可跑14B的模型 ，但速度很慢 。

12、若想本地部署Deepseek ，一定要先了解其显存需求 ，再结合自身硬件条件选择合适模型 。

13、Deepseek一体机也分推理一体机和训推一体机 ，推理一体机内置DeepSeek-R1 满血版671B、70B、32B等不同尺寸模型 ，适用于对数据安全性要求高的企业 ，这其中显存需求也依模型不同而不同 。

14、训推一体机适用于模型训练和推理场景 ，价格更高 ，同样对Deepseek 显存要求不低 。

15、要是您是个人开发者或小型研究团队 ，资源有限 ，可选择显存需求低的Deepseek模型版本 ，如DeepSeek-R1-1.5B 。

16、而对于有较高数据处理需求和硬件条件的 ，可尝试更高参数量模型 ，但要确保显存等硬件满足要求 。

17、在本地部署Deepseek模型过程中 ，关注Deepseek 显存变化 ，若出现异常 ，及时调整 。

18、总之 ，深入了解Deepseek 显存需求 ，是用好Deepseek模型的重要前提 。

19、无论是本地部署还是选择一体机 ，都要把Deepseek 显存因素考虑到位 。

20、根据自身实际情况 ，合理规划Deepseek 显存使用 ，才能发挥Deepseek模型最大效能 。