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【 DeepSeek在单板计算机 Raspberry Pi 上运行，美国大鳄们非常抓狂 】
近日，DeepSeek R1 14B 模型在轻量化计算设备 Raspberry Pi（树莓派）上的运行表现引发了广泛关注。
作为一款轻量级、低成本的计算设备，Raspberry Pi 的性能通常被认为有限，但通过巧妙的硬件搭配和优化，它成功运行了这一AI中型语言模型，展现了其在边缘计算领域的潜力。
Raspberry Pi 是一款由英国树莓派基金会开发的单板计算机，最初设计用于教育目的，旨在帮助人们学习编程和硬件开发。然而，凭借其灵活性、低功耗和开源社区支持，Raspberry Pi 迅速被广泛应用于各种场景，包括家庭自动化、机器人开发、物联网（IoT）项目以及边缘计算实验。
但它终究是一种单板计算机，尽管最新的 Raspberry Pi 型号（如 Raspberry Pi 5）在性能上有了显著提升，但它仍然无法与高端桌面或服务器级硬件相媲美。因此，在其上运行像 DeepSeek R1 14B 这样的大语言模型需要额外的硬件支持和优化策略。
根据测试数据，DeepSeek R1 14B 在纯 Raspberry Pi 环境下的运行速度为 **1.2 个令牌/秒**。这种性能显然不足以满足实时应用需求，但对于一些对速度要求不高的离线任务来说，已经是一个令人印象深刻的成就。
为了进一步提升性能，研究人员引入了外部显卡（AMD W7700，配备 16GB 显存）。借助外部 GPU 的强大算力，R1 精简版（Quen 14B）的输出速度大幅提升至 **20-50 个令牌/秒**。这一改进使得该模型在实际应用场景中更具可行性，例如智能家居助手、离线翻译工具或个性化内容生成等。
AMD W7700 是一款高性能显卡，专为图形处理和深度学习任务设计。通过 PCIe 接口连接到 Raspberry Pi 后，它能够分担模型推理过程中的复杂计算任务，从而显著提高处理速度。此外，16GB 的显存容量也为运行更大规模的模型提供了可能性。
将 DeepSeek R1 14B 部署在 Raspberry Pi 上的成功尝试，展示了边缘计算的巨大潜力。通过结合低成本硬件和外部加速设备，用户可以在本地运行复杂的 AI 模型，而无需依赖云端资源。这不仅降低了延迟，还提高了数据隐私保护能力，尤其适合对安全性要求较高的场景。
未来，随着 Raspberry Pi 性能的进一步提升以及模型优化技术的进步，类似的解决方案有望在更多领域得到应用。无论是教育、科研还是工业实践，这种创新都将推动人工智能技术向更广泛的用户群体普及。
#DeepSeek有自己命理剧本#
近日，DeepSeek R1 14B 模型在轻量化计算设备 Raspberry Pi（树莓派）上的运行表现引发了广泛关注。
作为一款轻量级、低成本的计算设备，Raspberry Pi 的性能通常被认为有限，但通过巧妙的硬件搭配和优化，它成功运行了这一AI中型语言模型，展现了其在边缘计算领域的潜力。
Raspberry Pi 是一款由英国树莓派基金会开发的单板计算机，最初设计用于教育目的，旨在帮助人们学习编程和硬件开发。然而，凭借其灵活性、低功耗和开源社区支持，Raspberry Pi 迅速被广泛应用于各种场景，包括家庭自动化、机器人开发、物联网（IoT）项目以及边缘计算实验。
但它终究是一种单板计算机，尽管最新的 Raspberry Pi 型号（如 Raspberry Pi 5）在性能上有了显著提升，但它仍然无法与高端桌面或服务器级硬件相媲美。因此，在其上运行像 DeepSeek R1 14B 这样的大语言模型需要额外的硬件支持和优化策略。
根据测试数据，DeepSeek R1 14B 在纯 Raspberry Pi 环境下的运行速度为 **1.2 个令牌/秒**。这种性能显然不足以满足实时应用需求，但对于一些对速度要求不高的离线任务来说，已经是一个令人印象深刻的成就。
为了进一步提升性能，研究人员引入了外部显卡（AMD W7700，配备 16GB 显存）。借助外部 GPU 的强大算力，R1 精简版（Quen 14B）的输出速度大幅提升至 **20-50 个令牌/秒**。这一改进使得该模型在实际应用场景中更具可行性，例如智能家居助手、离线翻译工具或个性化内容生成等。
AMD W7700 是一款高性能显卡，专为图形处理和深度学习任务设计。通过 PCIe 接口连接到 Raspberry Pi 后，它能够分担模型推理过程中的复杂计算任务，从而显著提高处理速度。此外，16GB 的显存容量也为运行更大规模的模型提供了可能性。
将 DeepSeek R1 14B 部署在 Raspberry Pi 上的成功尝试，展示了边缘计算的巨大潜力。通过结合低成本硬件和外部加速设备，用户可以在本地运行复杂的 AI 模型，而无需依赖云端资源。这不仅降低了延迟，还提高了数据隐私保护能力，尤其适合对安全性要求较高的场景。
未来，随着 Raspberry Pi 性能的进一步提升以及模型优化技术的进步，类似的解决方案有望在更多领域得到应用。无论是教育、科研还是工业实践，这种创新都将推动人工智能技术向更广泛的用户群体普及。
#DeepSeek有自己命理剧本#
