DeepSeek-R1满血蒸馏全适配：国产 GPU 、全平台 & 多机分布式 ！

自 DeepSeek R1 发布以来，私有部署需求呈现井喷式增长，但大多数现有教程仍局限于单机运行量化模型，例如通过 Ollama 或 LM Studio 启动 DeepSeek R1 的蒸馏版本。尽管这种方式入门简单，但在实际生产环境中却面临诸多瓶颈：

• 单机算力不足，无法运行完整模型
• 安装过程繁琐，需手动合并模型分片、编译推理框架
• 并发请求过高，难以支撑大规模推理
• 国产 GPU/NPU 兼容性问题频发

面对这些挑战，用户往往需要耗费大量时间和精力尝试各种部署方案，却仍难以找到高效、稳定且可扩展的解决方案。

GPUStack 现已登场！

作为一个 100% 开源的私有模型服务平台 ， GPUStack 提供多场景 一键部署 的能力，让 DeepSeek R1 的 全量、蒸馏、量化模型 能在 Windows、Linux、Mac 乃至 多机异构环境 下轻松运行。同时，它 突破单机算力瓶颈 ，支持 多机分布式推理、生产级高并发优化、国产昇腾、海光等各种 GPU & NPU 适配 ，真正解决大规模私有部署的核心痛点。

接下来，我们将通过几个典型的部署案例，展示 GPUStack 如何帮助你在不同环境下高效部署 DeepSeek R1 。

以 桌面场景 和 生产场景 为例，GPUStack 对各种部署场景都提供了强大的支持：

桌面场景

• 单机运行小参数量模型

在 Windows 和 macOS 桌面设备上，单机运行 DeepSeek R1 1.5B ~ 14B 等小参数模型。如果显存不足，GPUStack 也支持 将部分模型权重加载到内存 ，实现 GPU & CPU 混合推理 ，确保在有限硬件资源下的运行。

• 分布式推理运行大参数量模型

当 单机无法满足模型运行需求 时，GPUStack 支持 跨主机分布式推理 。例如：

多机分布式推理

• 使用一台 Mac Studio 可以运行 Unsloth 最低动态量化（1.58-bit） 的 DeekSeek R1 671B 模型，更高的量化和动态量化版本可以通过 分布式推理 功能，使用两台 Mac Studio 分布式运行。还可以 灵活多卡切分比例 和满足更多的场景需求，例如更多的分布式节点和更大的上下文设置。

异构分布式推理

使用：

• 一台 Ubuntu 服务器，搭载 NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM）

• 一台 Windows 主机，搭载 AMD Radeon RX 7800（16GB VRAM）

• 一台 MacBook Pro，搭载 M4 Pro，拥有 36GB 统一内存

聚合这些异构设备的 GPU 资源，运行单机无法运行的 DeepSeek-R1 32B 或 70B 量化蒸馏模型 ，充分利用多台设备的算力来提供推理。

生产场景

• UI 全自动多机部署超大模型

在 2 台 8 卡 NVIDIA A100 服务器上，一键开启 GPUStack 的 多机分布式推理 功能，通过 UI 配置全自动实现跨多机运行 DeepSeek R1 671B 量化版本 ，突破单机显存限制，高效执行超大规模模型推理。

• 高并发高吞吐的生产部署

在需要 高并发、高吞吐、低延迟 的生产环境中，使用 vLLM 高效部署推理 DeepSeek R1 全量版或蒸馏版 ，充分利用推理加速技术支撑大规模并发请求，提升推理效率。

• 国产硬件适配

在 昇腾、海光等国产 GPU 上，GPUStack 也提供适配支持。例如，在 8 卡海光 K100_AI 上运行 DeepSeek R1 671B 量化或蒸馏版本 ，充分发挥国产硬件的计算能力，实现自主可控的私有化部署方案。

对于诸如上述的各种部署场景，GPUStack 都能根据环境自动选择最佳部署方案，提供自动化的一键部署，用户不需要繁琐的部署配置。同时用户也拥有自主控制部署的灵活性。

以下是 DeepSeek R1 各个蒸馏模型和满血 671B 模型在不同量化精度下的显存需求及相应推荐硬件，供在各种场景下部署提供参考：

不同的模型、量化方式、上下文大小、推理参数设置或多卡并行配置对显存需求各不相同。对于 GGUF 模型，可以使用模型资源测算工具 GGUF Parser（ https://github.com/gpustack/gguf-parser-go ）来手动计算的显存需求。实际部署时，GPUStack 会自动计算并分配适合的显存资源，无需用户手动配置。

GPUStack 不仅仅是 LLM 推理框架 ，除了 大语言模型（LLM） ，GPUStack 还支持多种 生成式 AI 模型 ，覆盖更广泛的应用场景，包括：

• 多模态模型 ：如 Qwen2.5-VL、InternVL 2.5

• 图像生成模型 ：如 Stable Diffusion、Flux

• 语音模型（STT/TTS） ：如 Whisper、CosyVoice

• Embedding 模型 ：如 BGE、BCE、Jina

• Reranker 模型 ：如 BGE Reranker、Jina Reranker

无论是 个人开发者的桌面端 ，还是 企业级数据中心 ，GPUStack 都能提供 高效、灵活的私有部署方案 ，帮助用户轻松运行各类 AI 模型。

GPUStack 不仅仅是一个推理框架，它具备 整体的部署、管理与运维解决方案 ，让大模型部署变得更加简单和高效，包括：

• 国产硬件支持 ：兼容 昇腾、海光、摩尔线程 等异构算力芯片

• 模型管理 ：支持 模型升级、推理引擎多版本并存、离线部署

• 高可用 ：多实例负载均衡，确保高效稳定的推理表现

• 监控 & 可视化 ：提供 GPU/LLM 观测指标、Dashboard 仪表板

• 安全控制 ：用户管理、API 认证授权，满足企业级需求

如何安装 GPUStack？ 如果你对 GPUStack 感兴趣，可以参考以下步骤进行 安装部署 。

安装 GPUStack

安装要求参考： https://docs.gpustack.ai/latest/installation/installation-requirements/

GPUStack 支持 脚本一键安装、容器安装、pip 安装 等各种安装方式，这里使用脚本方式安装。

在 Linux 或 macOS 上：

通过以下命令在线安装，安装完成需要输入 sudo 密码启动服务，这个步骤需要联网下载各种依赖包，网络不好可能需要花费十几到几十分钟的时间：

curl -sfL https://get.gpustack.ai | INSTALL_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sh -s -

在 Windows 上：

以管理员身份运行 Powershell ，通过以下命令在线安装，这个步骤需要联网下载各种依赖包，网络不好可能需要花费十几到几十分钟的时间：

$env:INSTALL_INDEX_URL = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
Invoke-Expression (Invoke-WebRequest -Uri "https://get.gpustack.ai" -UseBasicParsing).Content

当看到以下输出时，说明已经成功部署并启动了 GPUStack：

[INFO]  Install complete.

GPUStack UI is available at http://localhost.
Default username is 'admin'.
To get the default password, run 'cat /var/lib/gpustack/initial_admin_password'.

CLI "gpustack" is available from the command line. (You may need to open a new terminal or re-login for the PATH changes to take effect.)

接下来按照脚本输出的指引，拿到登录 GPUStack 的初始密码，执行以下命令：

在