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DeepSeek-R1 通过其强大的推理能力和灵活的训练机制,已经火爆了整个春节。
DeepSeek-R1 是一款高性能 AI 推理模型,旨在通过强化学习技术提升模型在复杂任务场景下的推理能力。
本地部署 deepseek-r1 硬件需求要求还是挺高的,特别是满血 671b 参数
版本
:
其中最强悍的 671B 版本部署需要极高的硬件配置:64 核以上的服务器集群、512GB 以上的内存、300GB 以上的硬盘以及多节点分布式训练(如 8x A100/H100),还需高功率电源(1000W+)和散热系统。
适用场景:本地测试,自己电脑上可以配合 Ollama 轻松跑起来。
预计费用:2000~5000,这个版本普通人是能够得着的。
显卡:推荐 8GB+ 显存(如 RTX 3070/4060)。
适用场景:本地开发和测试,可以处理一些中等复杂度的自然语言处理任务,比如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统等。
预计费用:5000~10000,这个版本普通人也行。
显卡:推荐 8GB+ 显存(如 RTX 3070/4060)。
适用场景:适合需要更高精度的轻量级任务,比如代码生成、逻辑推理等。
预计费用:5000~10000,这个版本咬咬牙也能上。
显卡:16GB+ 显存(如 RTX 4090 或 A5000)。
适用场景:适合企业级复杂任务,比如长文本理解与生成。
预计费用:20000~30000,这个对 3000 工资的小编来说还是算了。
显卡:24GB+ 显存(如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090)。
适用场景:适合高精度专业领域任务,比如多模态任务预处理。这些任务对硬件要求非常高,需要高端的 CPU 和显卡,适合预算充足的企业或研究机构使用。
显卡:多卡并行(如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090)。
适用场景:适合科研机构或大型企业进行高复杂度生成任务。
预计费用:400000+,这是老板考虑的,不该我去考虑。
显卡:多节点分布式训练(如 8x A100/H100)。
适用场景:适合超大规模 AI 研究或通用人工智能(AGI)探索。
预计费用:20000000+,这是投资人考虑的,不该我去考虑。
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