deepseek显存问题（deepfakes 显卡）

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模型大小和电脑配置
• 2、deepseek本地化部署的优缺点

deepseek模型大小和电脑配置

1、对于GPU，如果是运行参数量较小的模型，如7B或13B，入门级配置可以是NVIDIA RTX 3090，它有24GB的显存。如果需要支持更大规模的模型，例如30B或以上，或者进行千亿参数模型的分布式推理，那么可能需要考虑多张NVIDIA Tesla V100或A100等更高级的显卡配置。

2、这包括支持Linux发行版（如Ubuntu 04 LTS及以上版本）的操作系统、安装必要的Python库和其他工具链（如PyTorch深度学习框架）、以及确保正确设置CUDA版本以匹配所选GPU类型。总的来说，DeepSeek 671B模型的配置要求相当高，需要强大的硬件和软件支持才能实现其高效运行。

3、具体来说，为了支持DeepSeek 32B模型的运行，你需要一台配备至少16核以上CPU的服务器，以确保足够的计算能力。内存方面，建议配置64GB以上的RAM，以应对模型运行过程中的大量数据交换和处理需求。在硬盘空间上，考虑到模型文件的大小以及可能的数据存储需求，建议准备30GB以上的可用硬盘空间。

4、此外，由于DeepSeek 32B模型涉及到复杂的计算，因此推荐使用高端的GPU来加速计算过程。NVIDIA A100或更高级别的显卡是理想的选择，它们提供了强大的计算能力和足够的显存来支持模型运行。最后，考虑到模型文件的大小，你还需要确保有足够的硬盘空间来存储和运行模型。

5、更高容量的内存可以进一步提升性能。存储方面，由于DeepSeek 70B模型文件体积庞大，因此建议使用高速SSD/NVMe存储，并确保有足够的容量来存放模型文件、日志和知识库语料。CPU方面，尽管主要计算任务由GPU承担，但CPU仍负责模型加载、数据预处理等任务。

deepseek本地化部署的优缺点

1、DeepSeek在福建高校的本地化部署与直接接入的主要区别在于数据存储和处理的位置以及使用的便捷性。本地化部署意味着DeepSeek的AI大模型被安装到本地计算机或服务器上，不依赖网络或云服务。这样，所有的数据处理和分析都在本地进行，有助于保护数据的安全性和隐私性。

2、DeepSeek部署到本地的好处主要包括数据隐私与安全、性能优化、定制化配置、成本效益、抗风险能力以及技术创新。将数据保留在本地，企业能够确保数据隐私和安全。这种部署方式避免了将数据托管到第三方平台，从而降低了数据泄露的风险。

3、此外，本地部署还提供了更高的灵活性和独立运行能力。用户可以根据具体需求修改算法或模型，以适应特定的应用场景。而且，无需互联网连接即可运行，降低了对外部服务的依赖性，提高了系统的可靠性和稳定性。