隨著DeepSeek的興起，AI大模型的本地部署正逐漸成為技術(shù)愛好者的新寵。相較于云端版本，本地部署不僅無需網(wǎng)絡(luò)連接，避免了“服務(wù)器繁忙”等煩惱，還能確保數(shù)據(jù)存儲在本地，有效保護(hù)隱私安全。
DeepSeek的一大亮點(diǎn)在于顯著降低了部署成本，使得即便是消費(fèi)級電腦也能輕松駕馭，變身個(gè)人專屬的超級AI助理。然而，盡管成本有所降低，本地部署仍依賴于個(gè)人電腦硬件性能。值得慶幸的是，DeepSeek的開源特性激發(fā)了開發(fā)者的創(chuàng)造力，他們訓(xùn)練出了各式各樣的蒸餾模型，這些模型專為不同配置的電腦設(shè)計(jì)，讓入門級硬件也能體驗(yàn)本地部署AI大模型的樂趣。當(dāng)然，這些低配版模型在運(yùn)算精度上可能無法與高配版相提并論，但“一分錢一分貨”的道理在此得到了充分體現(xiàn)。
DeepSeek提供了包括671B完整版在內(nèi)的多個(gè)模型版本，以及70B、14B、8B、7B、1.5B等多個(gè)原始蒸餾模型。這些原始蒸餾模型還被進(jìn)一步訓(xùn)練成了各種量化版本，以滿足不同用戶群體的需求。其中，1.5B是原始模型中最小的版本，僅需配備4G顯存和8GB內(nèi)存的顯卡游戲本即可運(yùn)行。而對于一般消費(fèi)級電腦而言，使用單張顯卡的極限大約在32B或70B的蒸餾模型，這需要至少20GB以上的顯卡顯存和64GB以上的內(nèi)存容量。
接下來，我們將為大家展示一次DeepSeek本地部署的實(shí)踐過程。為此，我們準(zhǔn)備了一套高性能電腦平臺，配置如下：
平臺的核心是AMD銳龍9 9950X3D處理器，這款處理器在游戲和生產(chǎn)力方面均表現(xiàn)出色，堪稱業(yè)界翹楚。為了充分發(fā)揮其性能，我們選擇了技嘉X870 A ELITE WE7 ICE主板，這款主板采用純白設(shè)計(jì)，擁有16+2+2相供電模組和全覆蓋式散熱裝甲，確保了處理器的穩(wěn)定運(yùn)行。主板還提供了豐富的拓展接口，包括PCIe 5.0顯卡插槽、M.2插槽以及12個(gè)USB接口（含兩個(gè)USB 4接口），并享有4年質(zhì)保和1年換新服務(wù)。
顯卡方面，我們選擇了AORUS GeForce RTX 5090 D MASTER ICE 32G，這款顯卡搭載了GB202核心，采用TSMC 4nm定制工藝，擁有21760個(gè)CUDA核心，Boost頻率高達(dá)2655MHz。其32GB GDDR7顯存和512bit位寬提供了驚人的顯存帶寬，達(dá)到了1792 GB/s。顯卡還配備了光柵單元和紋理單元，分別為176和680。
顯示器則選用了技嘉FO32U2P OLED，這是一款4K分辨率的頂級桌面顯示器，采用QD-OLED面板，刷新率高達(dá)240Hz，響應(yīng)時(shí)間僅為0.03ms。它還通過了ClearMR 13000認(rèn)證和HDR400認(rèn)證，為用戶帶來了更加逼真的視覺體驗(yàn)。
在部署DeepSeek之前，我們需要選擇一個(gè)合適的容器或啟動器。對于熟悉Stable Diffusion的用戶來說，這一過程并不陌生。目前市面上有多個(gè)支持DeepSeek的容器可供選擇，我們這次選擇了用戶友好的LM Studio。LM Studio界面簡潔明了，邏輯清晰，支持簡體中文設(shè)置（盡管中文界面僅限于基礎(chǔ)功能和設(shè)置）。
進(jìn)入LM Studio主界面后，用戶可以看到與網(wǎng)頁端相似的界面布局。頂部是加載模型的位置，我們下載了一個(gè)32B版本的模型進(jìn)行加載，隨后即可開始對話。加載模型時(shí)，用戶還可以設(shè)置一些細(xì)節(jié)參數(shù)，如字?jǐn)?shù)、CPU步進(jìn)等。底部的種子選項(xiàng)對于熟悉Stable Diffusion的用戶來說并不陌生，它有助于生成與他人相近的結(jié)果。
在LM Studio的模型庫中，用戶可以找到多種經(jīng)過蒸餾的DeepSeek R1模型版本，包括27B、12B、4B等。這些模型根據(jù)需求下載即可，但請注意，模型越高級，所需的存儲空間也就越大。例如，我們使用的32B版本就需要超過18GB的存儲空間。
如果用戶已經(jīng)下載了獨(dú)立的模型文件，也可以將其導(dǎo)入LM Studio中使用。只需在左側(cè)的文件管理器中找到模型目錄，將模型文件復(fù)制進(jìn)去即可。隨后，在加載模型的頂部欄中即可選擇并使用該模型。
我們使用32B模型進(jìn)行了對話測試，發(fā)現(xiàn)響應(yīng)速度極快，整個(gè)對話內(nèi)容生成僅需幾秒鐘。這得益于我們搭建的高性能平臺，在運(yùn)行該模型時(shí)，顯卡顯存使用了約21.5GB，內(nèi)存利用了約9GB。對于這類大語言模型而言，顯存和內(nèi)存的容量至關(guān)重要。而我們選擇的技嘉平臺，憑借AORUS GeForce RTX 5090 D MASTER ICE 32G的32GB大顯存和64GB內(nèi)存容量，輕松應(yīng)對了本地32B模型的快速響應(yīng)需求。
不過，用戶也需要注意，如果選擇的模型過于高級，超出了電腦顯存和內(nèi)存的容量限制，可能會導(dǎo)致生成速度極慢，甚至無法生成有效內(nèi)容。因此，在選擇模型時(shí)，應(yīng)根據(jù)自己的硬件配置進(jìn)行合理選擇。
