【用不到2000美元在本地运行671B参数的全量Deepseek-R1模型】
这套系统核心是一台AMD EPYC服务器，能达到3.5-4.25 tokens/秒的推理速度。关键配置如下：
- CPU： AMD EPYC 7702（64核）或7V13/7C13
- 主板： MZ32-AR0（支持高达1TB内存）
- 内存： 512GB DDR4 ECC
- 存储： 1TB NVMe固态硬盘
- 散热： 420mm水冷
- 功耗： 空载60W，满载260W
部署步骤其实不算太复杂：
1. 安装Ubuntu 24.04服务器版
2. 配置Ollama环境
3. 部署OpenWebUI界面
4. 下载模型并调优参数
特别提醒几点：
- 这个配置可以跑完整版模型，而不是精简版
- 内存建议512GB起步，想跑更长上下文需要更多
- 可以同时运行其他小型AI模型
- 性价比极高，适合个人或小团队使用
虽然配置和部署需要一定动手能力，但对于想要探索大模型本地部署的朋友来说，绝对值得尝试。等于用笔记本的价格，就能拥有一台AI超级计算机了。
'How To Run Deepseek R1 671b Fully Locally On a $2000 EPYC Server'
网页链接
#本地AI##高性能计算##AMD EPYC##DeepSeek##AI创造营#
这套系统核心是一台AMD EPYC服务器，能达到3.5-4.25 tokens/秒的推理速度。关键配置如下：
- CPU： AMD EPYC 7702（64核）或7V13/7C13
- 主板： MZ32-AR0（支持高达1TB内存）
- 内存： 512GB DDR4 ECC
- 存储： 1TB NVMe固态硬盘
- 散热： 420mm水冷
- 功耗： 空载60W，满载260W
部署步骤其实不算太复杂：
1. 安装Ubuntu 24.04服务器版
2. 配置Ollama环境
3. 部署OpenWebUI界面
4. 下载模型并调优参数
特别提醒几点：
- 这个配置可以跑完整版模型，而不是精简版
- 内存建议512GB起步，想跑更长上下文需要更多
- 可以同时运行其他小型AI模型
- 性价比极高，适合个人或小团队使用
虽然配置和部署需要一定动手能力，但对于想要探索大模型本地部署的朋友来说，绝对值得尝试。等于用笔记本的价格，就能拥有一台AI超级计算机了。
'How To Run Deepseek R1 671b Fully Locally On a $2000 EPYC Server'
网页链接#本地AI##高性能计算##AMD EPYC##DeepSeek##AI创造营#
