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DeepSeek一夜爆火，现在联网服务拥堵不堪。当晨老大号召自建farm的时候，本人开始认真考虑本地部署。 KTransfomer的报道也在第一时间见到，并设想了一个以此为基础的装机方案。然后呢，就“铲后抑郁”了。如今很多内容都在网友[大黑蚊子]的记录（链接）中讨论过了，但具体的装机方案大概还有一些价值，还是写出来吧。 _' F: V+ b5 D R
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DeepSeek R1原版是一个参数量高达671B的大模型，虽然比之其它頂尖的人工智能模型在硬件要求上已经大大降低，但个人部署全尺寸模型，依然难度不小。为了便于在低端硬件上运行，出现了一系列蒸馏版减少参数量（以 Qwen2.5 或 Llama 为构架，参数范围从 1.5B、7B、8B、14B、32B 到 70B）。另一个思路是参数量化，例如1.58bit和4bit。一般来说，LLM训练时使用高精度（例如 32位浮点数），而推理时使用低精度（16位浮点数或者更低）即可。1.58bit是把这一趋势推到极端（只有0、1和-1三种状态）。有人试验了DeepSeek全尺寸模型的1.58bit的量化版，结论基本可用，有时候说话可能有点“冲”，圆润平衡上差一些。4bit版效果已经相当好了。至于[xiejin77]担忧的量化影响反馈精度或者稳定性，理论上有可能，但实际影响需要大量的对比实验加以证实或者证伪。" M4 `4 b& }1 ?* Q% I. e
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下面讨论具体装机方案。首先定一下目标。目标用户：个人或者小团体。鉴于这个模型现在典型的应用场景都是文字的输入和输出，跨网络合用的难度并不大（因为不需要占据太多的网络带宽）。单机，预算定位$5000左右。应该属于一个人咬咬牙能冲得上去，小范围集资（10人以内的那种）能够轻易支付。目标性能：DeepSeek R1全尺寸671B的4bit量化版，输出速度与人的阅读速度差不多即可（个人使用，太快了没有必要），约 5-10 tokens/s。这样的预算，这样的目标，显然需要KTransfomer技术加成才有可能达到。饶是如此，也得按市场最低价加DIY省着来。1 @* ?8 U3 i7 B% Y1 C# _( y
: x: x6 z: g% f* D) Q# W6 k第一步：内存的大小。将模型的参数全部放入内存是必须的。如果还用硬盘空间扩展出来的虚拟内存，那速度肯定慢的不行。DeepSeek参数精度16bit（BF16）时需要 1342GB的存储空间，4bit量化版所需空间为其¼，再加上程序和操作系统所需，512GB应该可以了。这么大的内存，普通PC机主板肯定不行，要上服务器的。鉴于当前DDR4的内存条比 DDR5还是要便宜不少，所以选择DDR4。+ I0 }$ K! l2 ~$ `6 ~. ]
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第二：CPU和主板。CPU我选AMD Zen3架构（ Zen3是DDR4的最后一代）的服务器芯片EPYC 7C13, 64 core 128 threads, 市场价仅$700+。它与正式发布的7713结构一致，频率略低，有人怀疑类似于Intel的 ES（工程样品）。主板支持Milan的SP3主板即可。唯一要注意的是内存插槽数，根据DDR4单条内存的容量大小，要能够插出512GB来。/ @/ n4 ~# Q4 u* g, }
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第三：显卡。双3090或者单4090。4090不好买，用两块3090大致能抵上一块4090。; y; E1 [! l- ` c$ V4 _
' B* E* ^! }2 H: p, _& M第四：硬盘。这个要求真不高，如果机器仅仅是为了跑DeepSeek，一个4 TB
' T3 p( `7 y- G/ Q4 A$ A3 D（或者两个2 TB）的nvme就够用了。（想当初我在爱坛上发记录推荐固态盘时，一块4TB的才$150）) ]5 ]+ [: R3 T6 [; @% u% H
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其它：说3点。1)普通PC机箱。2)散热避免使用服务器的暴力风扇（ PC机箱也缺乏服务器的风道结构）。如果散热量大，考虑用水冷。3)如果单台大功率电源太贵，可以用两台小的给主板和显卡分别供电。如此需要双电源同步启动板或者同步线，但那东西淘宝上也就人民币10块钱。; e1 Z4 v5 f' i/ O
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最后汇总一下。数字为能够淘到的大致美元价，可以接受二手货，+、-表示向上下浮动不超过15%4 G5 e3 I6 P8 c% X+ m
& b- d2 d5 P1 Y. cRAM 512GB DDR4 1000+
$ d' I7 X0 A* G$ ~' c# V; UCPU 7C13或相当 700+
3 L W7 _% j& R9 w0 \; j+ w主板（单路即可） 500
, v# P9 c' C' D: Q" ~显卡 3090 1000- ×2# S. g, z5 z4 N& l) v: |
固态硬盘 200+
/ k. t, V. A3 l其它 机箱、电源、散热器等
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发表于 2025-2-20 16:27:51
