DeepSeek-R1 是一款先进的 AI 模型，具备强大的推理能力和深度思考能力。它能够理解复杂的语义关系，提供精准的搜索结果和解析, 访问 DeepSeek 官网总是会提示服务器繁忙，所以，本地部署才是王道（DeepSeek-R1 本地部署图文版教程来啦！再不也不怕服务器总是繁忙了）。
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版本 |
参数量 |
特点 |
适用场景 |
硬件需求 |
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deepseek-r1:1.5b |
1.5B |
轻量级模型，运行速度快，性能有限。 |
低配硬件，简单任务 |
低配硬件 |
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deepseek-r1:7b |
7B |
平衡型模型，性能较好，硬件需求适中。 |
多数常见任务 |
中等硬件 |
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deepseek-r1:8b |
8B |
性能略强于 7B 模型，适合更高精度需求。 |
需要更高精度的任务 |
中等硬件 |
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deepseek-r1:14b |
14B |
高性能模型，擅长复杂任务(如数学推理、代码生成)。 |
复杂任务(数学推理、代码生成等 |
高硬件需求 |
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deepseek-r1:32b |
32B |
专业级模型，性能强大，适合高精度任务。 |
研究、高精度任务 |
高端硬件 |
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deepseek-r1:70b |
70B |
顶级模型，性能最强，适合大规模计算和高复杂度任务。 |
大规模计算、高复杂度任务?民工哥公众号 |
专业级硬件 |
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deepseek-r1:671b |
671B |
超大规模模型，性能卓越，推理速度快，适合极高精度需求。 |
前沿科学研究、复杂商业决策分析 |
极高硬件要求 |
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模型版本 |
CPU |
内存 |
显卡 |
存储 |
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DeepSeek-R1-1.5B |
任意四核处理器 |
8GB |
无需 GPU |
12GB |
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DeepSeek-R1-7B |
Ryzen7或更高 |
16GB |
RTX3060(12GB)或更高 |
80GB |
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DeepSeek-R1-14B |
i9-13900K 或更高 |
32GB |
RTX4090(24GB)或更高 |
200GB |
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DeepSeek-R1-32B |
Xeon 8核+128GB 或更高 |
64GB |
2-4张 A100 80GB 或更高 |
320GB |
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DeepSeek-R1-70B |
Xeon 8核+128GB 或更高 |
128GB |
8+张A00M00, 显存 ≥80GB/卡 |
500GB+ |
DeepSeek 的部署配置需根据公司的规模、业务需求以及预算进行综合考量。以下是小、中、大型公司部署DeepSeek的推荐配置：
小型企业（1-20人）
硬件配置：
- CPU：单核至2核，性能足够处理基本任务。
- GPU：1块NVIDIA GPU，适合非并行任务。
- 内存：4-8GB，满足基本需求。
- 存储：SSD，至少1TB，支持结构化和非结构化数据存储。
网络配置：
- 带宽：50-100Mbps，确保数据传输的流畅。
- 连接方式：无线或有线连接均可。
软件配置：
- 框架：TensorFlow、PyTorch等AI框架。
- 语言：Python，支持快速开发和部署。
- 数据库：MySQL、PostgreSQL或MongoDB，支持数据存储和查询。
中型企业（20-100人）
硬件配置：
- CPU：2-4核，适合多任务处理。
- GPU：2-4块NVIDIA GPU，支持并行任务。
- 内存：8-16GB，满足中等规模业务需求。
- 存储：SSD，2-4TB，支持大规模数据存储。
- 冷却系统：空调或液冷，保证高负载下的温度稳定。
网络配置：
- 带宽：100-200Mbps，确保数据的高效传输和处理。
- 连接方式：有线连接为主，确保稳定性。
软件配置：
- 框架：TensorFlow、PyTorch等AI框架。
- 语言：Python。
- 数据库：MySQL、MongoDB等。
- 容器化部署：使用Docker或Kubernetes实现自动化部署。
大型企业（100人以上）
硬件配置：
- 对于100-200人的企业：
- CPU：4-8核，处理大量任务。
- GPU：4-8块NVIDIA GPU，支持分布式计算。
- 内存：16-32GB，满足高性能需求。
- 存储：SSD，4-8TB，支持大规模数据。
- 冷却系统：空调或液冷。
- 对于超过200人的企业：
- CPU：8核及以上，适合复杂任务。
- GPU：8-16块NVIDIA GPU。
- 内存：32-64GB。
- 存储：SSD，8-16TB。
- 冷却系统：液冷或热泵，确保长期高负载运行。
网络配置
- 对于20-100人的企业：带宽200-500Mbps，稳定连接。
- 对于超过100人的企业：带宽500-1000Mbps，确保可支持复杂及大规模的AI运算。
- 连接方式：有线连接，确保稳定性和高速传输。
软件配置
- 框架：TensorFlow、PyTorch等AI框架。
- 语言：Python。
- 数据库：MySQL、MongoDB等，支持大数据存储和查询。
- 容器化部署：使用Docker、Kubernetes进行容器化和自动化部署。
- 数据存储：云存储（如AWS、Azure、GCloud）或本地存储（SSD、SSD+HDD）。
安全配置
网络安全
- 防火墙：基于规则进行过滤，仅允许必要的端口。
- 入侵检测系统（IDS）：部署NAT-Traversal Insecurity Scan（NAT-S）和Deep packet inspection（DPI）。
- VPN：配置VPN服务，确保内部网络与外部网络的隔离。
- 数据加密：使用SSL/TLS协议加密数据传输。
- 访问控制：实施最小权限原则，仅允许必要功能的访问。
数据安全
- 数据加密：使用加密算法（如AES）加密敏感数据。
- 访问控制：基于角色的访问控制（RBAC）或基于权限的访问控制（ABAC）。
- 数据备份：定期备份数据，确保在异常情况下能够恢复。
- 数据备份存储：选择安全的存储设备（如SSD或云存储）。
系统安全
- 系统更新：定期进行系统更新，以修复已知漏洞。
- 用户认证：使用多因素认证（MFA）或动态令牌（OTP）进行身份验证。
- 日志管理：部署ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）进行日志收集和分析。
- 入侵检测和防御：部署NAT-S、DPI、DMAC等技术，防止外部攻击。
应用安全
- 代码安全：使用代码审查工具（如OWASP Codility）检测潜在漏洞。
- 应用验证：部署SecGates进行应用安全测试。
- 漏洞管理：建立漏洞管理列表，定期检查和修复已知漏洞。
扩展性配置
网络扩展
- 弹性网络：支持弹性伸缩，根据负载自动调整网络带宽。
- 负载均衡：使用NAT-Traversal Insecurity Scan（NAT-S）和Deep packet inspection（DPI）实现负载均衡。
- 多租户网络：支持多租户网络，确保每个租户的资源隔离。
计算扩展
- 弹性计算：部署弹性计算资源，根据负载自动扩展或收缩。
- 分布式存储：部署分布式存储系统（如Docker、Kubernetes），支持弹性存储。
- 容器化部署：使用Docker容器化部署DeepSeek服务，支持快速部署和扩展。
网络优化
- 带宽优化：使用CPE（Content Delivery Network，CDN）加速数据传输，减少延迟。
- 网络路由优化：使用NAT-Traversal Insecurity Scan（NAT-S）和Deep packet inspection（DPI）优化网络路由。