Deepseek本地部署资料汇总

DeepSeek不同参数规模模型的显卡需求如下：

1. DeepSeek-1.5B
   CPU：最低 4 核。
   内存：8GB 及以上。
   显卡：非必需，若需 GPU 加速可选 4GB 及以上显存的显卡，适合低资源设备部署等场景。(如GTX 1650，RTX2060)

2. DeepSeek-7B/8B
   显存需求：最低需8GB显存，推荐12GB及以上。
   推荐显卡：NVIDIA RTX 3060（12GB）、RTX 3070及以上（8GB显存型号需量化优化）。
   适用场景：代码生成、文案创作等普通开发任务。

3. DeepSeek-14B
   显存需求：至少12-16GB显存，推荐24GB显存以保障性能。
   推荐显卡：NVIDIA RTX 3090（24GB）、RTX 4090（24GB）或更高性能显卡。
   适用场景：复杂推理、长文本生成及深度语义理解任务。

4. DeepSeek-32B
   显存需求：需24GB及以上显存，全精度模型需更高配置。
   推荐显卡：NVIDIA RTX 4090（24GB）、专业级显卡（如A100 80GB）或多卡并行。
   适用场景：大规模数据分析、企业级AI推理等高算力需求场景。
   其他注意事项：
   量化优化：若使用动态量化版本（如UnslothAI优化），显存需求可降低约30-50% 2 5。例如32B模型量化后需约40-50GB显存，仍建议多卡部署。
   硬件搭配：CPU建议4核以上（如i7或Ryzen 5），内存需≥显存1.5倍（如32B模型需64GB内存），存储需SSD且预留50GB以上空间。
   系统优化：Linux系统建议启用GPU加速（OLLAMA_GPU=“enable”），并设置合理的温度参数（0.5-0.7）以提升效率。
   不同版本的显存需求差异主要源于模型精度（全精度/量化）和任务复杂度，建议根据实际硬件条件选择适配模型