deepseek显存占用（显存占用满了怎么办）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、deepseek如何降低ai成本
• 2、deepseek本地化部署的优缺点
• 3、deepseek满血版配置要求
• 4、deepseek671b需要多少显存
• 5、deepseek对硬件要求
• 6、deepseek32b硬件要求

deepseek如何降低ai成本

1、另外，DeepSeek还通过优化KV缓存来降低成本。它将KV缓存压缩为潜在向量（MLA），从而显著减少了所需的显存占用。这不仅降低了推理和训练成本，还使得模型能够更高效地处理任务。此外，DeepSeek在训练方法上也进行了创新。它采用了分布式训练技术和优化的通信策略，提高了模型FLOPs利用率，并减少了GPU小时数。

2、这得益于DeepSeek自研的MLA架构和DeepSeek MOE架构，为其模型训练成本下降起到了关键作用。开源与定制：DeepSeek把其两大模型的技术都开源了，这让更多的AI团队能够基于最先进且成本最低的模型，开发更多的AI原生应用。同时，DeepSeek还鼓励定制应用和插件，为用户提供更个性化的服务。

3、DeepSeek在一定程度上有能力打破AI技术的壁垒。DeepSeek作为一款新兴的人工智能模型，通过优化训练方法和算法架构，降低了开发成本，同时保持了高性能。它融合了深度学习、计算机视觉、自然语言处理等前沿技术，具备强大的多模态理解能力，可以处理文本、图像和音频等多种输入。

4、从成本效益角度来看，DeepSeek也具有显著优势。其训练成本远低于同类模型，如OpenAI的GPT系列。这种低成本效益使得更多的机构和个人能够接触和使用到先进的AI技术。最后，在应用广泛性方面，DeepSeek支持联网搜索，能够实时更新信息，这使得它在信息获取和实时性方面更具优势。

deepseek本地化部署的优缺点

首先是降低车端部署的算力需求，根据开源证券报告，在高通8650平台上，DeepSeek可以将推理响应时间从20毫秒降至19毫秒，同时算力利用率从近乎100%降至65%。100TOPS跑通城市NOA成本成本有望从7000元降至5000元以内。

此外，V3还通过多头潜在注意力和智能路由系统等先进技术，进一步优化了推理过程。这些特点使得V3在多种NLP任务中都能实现高效、灵活的应用，特别适合于大规模部署和广泛应用场景。相比之下，DeepSeek R1则更注重复杂推理任务的处理。

从技术创新角度，DeepSeek有独特优势。其在架构设计、算法优化等方面不断探索，提出新颖的方法，为深度学习技术发展贡献新思路，推动行业进步。应用场景方面，DeepSeek在多个领域广泛应用，像自然语言处理、计算机视觉等，为相关产业智能化升级提供有力支持，创造实际价值。

然而，另一方面，DeepSeek的出现也带来了一些挑战。由于DeepSeek提高了计算能力，理论上可能会降低对特定算力的需求，这可能导致算力服务器的配置发生调整。特别地，如果因为DeepSeek而使得所需计算能力减少，那么GPU芯片和相应的电源、液冷等配置也可能会减少，这可能对CPO的需求产生一定影响。

相比之下，AI智能体的功能更加广泛，它们可以依据周围环境的变化做出合理判断并采取行动，涵盖了推理、记忆、使用外部工具以及与环境交互等多方面能力。应用场景：DeepSeek在金融数据分析、教育解题工具等垂直领域有着广泛的应用，其开源生态和低成本部署也吸引了大量开发者和企业用户。

deepseek满血版配置要求

DeepSeek则专注于复杂推理任务，如数学、代码、逻辑分析等，并支持本地部署和开源定制。它的API成本非常低，仅为ChatGPT的2%-3%，在处理专业级推理任务时表现出色。不过，值得注意的是，DeepSeek的小尺寸模型在某些复杂任务上可能存在语言能力缺陷，因此在进行这类任务时，建议使用其671B满血版模型。

DeepSeek则专注于复杂推理任务，比如数学、代码、逻辑分析等，它支持本地部署和开源定制，API成本非常低，仅为ChatGPT的2%-3%。在实测表现中，DeepSeek的7B/32B蒸馏版与671B满血版在处理语言任务时存在差距，因此建议优先使用原厂满血版。

尝试其他登录方式：如果以上方法都无法解决问题，您可以尝试使用手机应用商店下载纳米AI搜索app，并在其中选择DeepSeek满血复活版或R1-360高速专线版进行登录。这可能是一种临时的解决方案，能帮助您在DeepSeek恢复正常之前继续使用其服务。

使其在知识问答、长文本处理等方面表现出色。此外，DeepSeek R1版本是与OpenAI-1对标的推理优化模型，有不同规模的蒸馏版本，参数范围广泛，并提供了包括基础版、满血版和蒸馏版等多种选择。总的来说，DeepSeek的各个版本在不断地迭代和优化中，以适应不同领域和应用场景的需求。

年 2 月 13 日起，腾讯元宝支持混元和 DeepSeek 两大模型。用户打开腾讯元宝进入对话界面，点击顶部 “元宝” 按钮切换，就能免费使用 DeepSeek - R1 满血版、DeepSeek - V3 等模型。

deepseek671b需要多少显存

1、DeepSeek R1 671B模型至少需要1300GB的显存deepseek显存占用，这是在使用默认的半精度加载的情况下。如果使用4-bit进行量化deepseek显存占用，理论上也需要300GB以上的显存。但请注意，这只是一个大致的参考值，实际使用中可能会因为具体的硬件配置、软件优化等因素有所不同。

2、DeepSeek 671B满血版需要至少40GB的显存，建议配备如NVIDIA A100或V100这样的高性能GPU。如果是BF16精度的满血版模型，其显存需求会高达1342GB。此外，还有不同量化版本的DeepSeek 671B，它们对显存的需求会有所不同。例如，4-bit量化版本在基于8卡GPU服务器上部署时，每张卡显存占用会有所降低。

3、存储方面，建议采用高速SSD存储设备，并且容量至少为2TB，以便快速读取模型文件和其他数据集，提升整体性能。GPU方面，模型需要配备多块高性能GPU，如NVIDIA A100或H100，并且显存至少为40GB，以加速模型的推理过程。此外，为了成功运行DeepSeek 671B模型，还需要满足一定的软件配置要求。

4、显存规格：优于同类主流GPU 20-50%，这样的显存配置使得它对MoE架构更加友好，能够更高效地处理大规模训练任务。推理支持：昆仑芯P800率先支持8bit推理，这意味着它在进行推理计算时能够更高效地利用资源，降低能耗。同时，单机8卡即可运行671B模型，这使得它在处理大型模型时具有更高的灵活性和可扩展性。

5、值得一提的是，昆仑芯P800率先支持8bit推理，这一特性使得它在运行大型模型时具有更高的效率和更低的成本。具体来说，单机8卡即可运行671B模型，这大大降低了部署的复杂性和成本。此外，P800还已经快速适配支持了Deepseek-V3/R1的持续全参数训练及LoRA等PEFT能力，为用户提供了一种开箱即用的训练体验。

6、昆仑芯P800 GPU的详细参数包括出色的显存规格、支持8bit推理以及优化的软件生态栈等特点。昆仑芯P800的显存规格优于同类主流GPU 20%-50%，这一优势使其在处理大规模训练任务时更加高效。特别是在支撑Deepseek系列MoE模型时，能够全面支持MLA、多专家并行等特性，仅需32台设备即可支持模型的全参训练。

deepseek对硬件要求

DeepSeek 7B模型的硬件要求主要包括：GPU、CPU、内存和存储等方面。在GPU方面，为了流畅运行DeepSeek 7B模型，建议使用具有足够显存的显卡，如RTX 3060 12GB或者二手的RTX 3090。这些显卡能够提供足够的计算能力，确保模型的推理速度和稳定性。

内存：建议至少配备64GB DDR4 RAM。充足的内存可以确保系统在运行DeepSeek时流畅不卡顿，避免因内存不足导致的运行速度下降或程序崩溃。存储：推荐使用SSD硬盘，并且容量至少为500GB。SSD硬盘读写速度快，能大幅缩短模型加载时间和数据读取时间。

总的来说，满血版DeepSeek R1的配置需求非常高，主要面向的是具有高性能计算需求的企业和研究机构。对于一般用户来说，可能更适合选择参数规模较小的版本，如5B或7B，这些版本对硬件的需求相对较低，更适合在个人电脑上部署和运行。

DeepSeek满血版的配置要求较高，以下是一些主要的配置要求：处理器：至少需要64核的高性能CPU，如AMD EPYC或Intel Xeon。内存：建议配备512GB或更高容量的DDR4内存。存储：需要至少2TB的NVMe SSD用于高速数据访问，并可选10TB或更大容量的HDD用于数据存储。

deepseek32b硬件要求

DeepSeek32B的硬件要求包括高性能的CPU、足够的内存和显存，以及适当的存储空间。对于CPU，建议使用16核以上的处理器，以确保模型能够快速处理大量的数据。内存方面，模型需要至少64GB的RAM来流畅运行，避免因内存不足而导致的性能瓶颈。

DeepSeek 32B配置要求包括：CPU至少16核以上，内存64GB+，硬盘30GB+，显卡需要24GB+显存。这些配置可以确保DeepSeek 32B模型能够顺畅运行。具体来说，强大的CPU是处理大数据和复杂计算的基础，多核心可以并行处理更多任务，提高整体性能。足够的内存可以确保模型在运行时不会因为数据过大而导致性能下降或崩溃。

DeepSeek 32B模型的硬件要求包括高性能的CPU、大容量的内存和高端的GPU。具体来说，为了运行DeepSeek 32B模型，你需要一个至少16核以上的CPU，最好是服务器级别的处理器，以确保强大的计算能力。内存方面，模型需要至少128GB RAM来流畅运行，因为大型模型往往需要占用大量的内存资源。

B版本则更适用于对推理能力和精度要求极高的场景，如高级AI助手、科研分析或数据挖掘项目。其强大的推理能力可以处理更加专业和复杂的问题。综上所述，DeepSeek-R1-14B与32B版本之间的差距主要体现在推理能力、资源需求和适用场景上。选择哪个版本取决于具体的任务需求、硬件条件和预算考虑。

根据AMD的推荐，不同型号的显卡支持不同参数的DeepSeek模型。例如，旗舰级的RX 7900 XTX显卡可以支持到32B参数的模型，而主流的RX 7600显卡则支持8G模型。用户可以根据自己的显卡型号选择合适的模型进行下载和加载。加载完模型后，用户就可以在本地尽情体验DeepSeek了。