DeepSeek本地部署體驗 比想象中有趣

DeepSeek興起以后，本地部署AI大模型逐漸走進(jìn)了大眾視野，對比云端版本，本地部署的優(yōu)勢很明顯，不需要聯(lián)網(wǎng)，告別遇到“服務(wù)器繁忙，請稍后再試”這種問(wèn)題，而且數據庫存在本地，同時(shí)具有隱私性，保護數據安全。

因為DeepSeek顯著(zhù)降低了部署成本，使得不少消費級電腦都能輕松玩轉，變成超級私人AI助理。不過(guò)畢竟需要依靠自身硬件來(lái)跑AI大模型，雖然成本降低了不少， 但也不是沒(méi)有門(mén)檻，只不過(guò)相對較低一些。

目前DeepSeek開(kāi)源特性，開(kāi)發(fā)者跑出了五花八門(mén)的模型，專(zhuān)業(yè)名詞叫蒸餾模型，這些蒸餾模型有些專(zhuān)門(mén)為低配電腦訓練，讓入門(mén)級硬件也能跑本地部署AI大模型，不過(guò)在運行的精度方面肯定沒(méi)有那些高配滿(mǎn)血版高了，可以說(shuō)將一分錢(qián)一分貨的理論發(fā)揮的淋漓盡致。

目前DeepSeek R1完整版模型為671B，此外它還有70B、c、14B、8B、7B、1.5B六個(gè)原始蒸餾模型，而六個(gè)原始蒸餾還被個(gè)人開(kāi)發(fā)者訓練除了各種量化版本，以滿(mǎn)足不同平臺、行業(yè)用戶(hù)的需求。

1.5B是原始最小的模型，搭載一般4G顯存和8GB內存的顯卡游戲本就能跑。而使用單張顯卡不考慮魔改和多卡的話(huà)，一般消費級電腦的頂點(diǎn)在32B、70B的蒸餾模型，需要20GB以上顯卡搭配64GB以上內存。其實(shí)從數字也能看出來(lái)高配版和低配版蒸餾模型的差異，1.5B和32B、70B不在一個(gè)量級。

我們這次來(lái)玩一玩DeepSeek本地部署，給大家出一套簡(jiǎn)易版本部署教程，首先準備了一套電腦平臺，配置如下：

這次我們使用了了AMD 銳龍9 9950X3D這款最新發(fā)布的處理器，兼具游戲以及生產(chǎn)力，目前在這雙端都做到了業(yè)界領(lǐng)先。

為了能讓這款處理器可以跑滿(mǎn)性能，我們搭配技嘉X870 A ELITE WE7 ICE主板，這是一款純白主板，擁有16+2+2相供電模組，配備全覆蓋式散熱裝甲，足夠AMD 銳龍9 9950X3D發(fā)揮出全部實(shí)力。

同時(shí)這款主板拓展能力不俗，不僅提供PCIe 5.0顯卡插槽以及M.2插槽，還在I/O區域板載12個(gè)USB接口，包括兩個(gè)最新的USB 4接口。目前這款轉還提供4年質(zhì)保以及1年換新服務(wù)，售后無(wú)憂(yōu)。

顯卡為AORUS GeForce RTX 5090 D MASTER ICE 32G，這款顯卡采用GB202核心，使用與上一代相同的TSMC 4nm定制工藝（TSMC 4nm 4N NVIDIA CustomProcess），芯片面積750mm2。擁有21760個(gè)CUDA，Boost頻率為2655MHz。 采用32GB GDDR7顯存，位寬為512bit，顯存帶寬達到了1792 GB/s，光柵單元和紋理單元為176和680。

顯示器為技嘉FO32U2P OLED顯示器，這是一款4K頂級桌面顯示器，采用QD-OLED面板，擁有240Hz刷新率以及0.03ms響應時(shí)間，還經(jīng)過(guò)ClearMR 13000認證以及HDR400認證，提供了更加真實(shí)的畫(huà)面表現。

在部署之前，我們首先要確定使用的容器，也就是啟動(dòng)器，玩過(guò)Stable Diffusion對此應該不會(huì )陌生，大名鼎鼎的秋葉啟動(dòng)器就是一種容器。目前很多支持DeepSeek的容器，根據自己的需求搜索容器官網(wǎng)去下載即可，我們這次先使用的是LM Studio。

LM Studio對于新手還是非常友好的，界面簡(jiǎn)潔干凈，邏輯清晰，我們安裝打開(kāi)點(diǎn)擊下方齒輪設置，可以調節成簡(jiǎn)體中文，不過(guò)目前中文僅限于一些基礎界面和功能調節。

來(lái)到正式界面，與大家網(wǎng)頁(yè)端看到的樣式其實(shí)差不多，頂部是加載模型的地方，我們下載了一個(gè)32B版本的模型，加載后直接對話(huà)即可。

加載模型時(shí)能設置一些細節，比如字數、CPU步進(jìn)之類(lèi)的，底部種子玩過(guò)Stable Diffusion都知道是什么，用來(lái)跑出和其他人接近的生成結果。

左側放大鏡圖標里是LM Studio的模型庫，里面提供一些蒸餾后的DeepSeek R1，可以看到很多版本，有27B、12B、4B等訓練好的模型，可以根據需求下載，模型越高級需求的容量也就越大，比如我們使用的32B版本就需要18個(gè)GB以上。

如果不使用LM Studio里面的模型而是下載了獨立的模型也沒(méi)問(wèn)題，找到左側圖表中的文件見(jiàn)慘淡，頂部會(huì )給出模型目錄，將模型拷貝進(jìn)去即可，就可以在第一步的加載模型頂部欄中找到它去使用。

我們這里使用了這個(gè)32B模型進(jìn)行了對話(huà)，響應速度極快，整個(gè)對話(huà)內容生成不到幾秒鐘。這得益于整個(gè)平臺性能確實(shí)很強大，在跑這個(gè)模型時(shí)，顯存使用了21.5GB左右，內存利用了9GB左右。

對于這種大語(yǔ)言模型，顯存和內存的容量很關(guān)鍵，這套技嘉平臺，AORUS GeForce RTX 5090 D MASTER ICE 32G有32GB大顯存，內存容量高達64GB，沒(méi)有達到上限，就可以讓這寫(xiě)硬件本身性能發(fā)揮出來(lái)，所以很輕松就能讓本地32B模型快速響應。

注意如果你的模型太過(guò)高級，需求量超出你的顯存和內存容量，記得不要強行跑，因為生成的速度會(huì )很慢，1分鐘可能都生成不了幾個(gè)字，比如降低一下蒸餾版本，選擇合適自己的模型。

AMD 銳龍9 9950X3D占用率也只有10%，這樣在生成時(shí)閑暇之余也可以做些別的日常，比如看視頻，玩一玩顯存足夠的游戲。

不過(guò)本地模型也有局限性，那就是信息取決于模型，如果你的模型數據庫里沒(méi)有包含相應的信息，它就不會(huì )給你想要的答案。比如我們這個(gè)模型模型庫的時(shí)間在2024年，所以我下面問(wèn)的這個(gè)關(guān)于A(yíng)MD 銳龍9 9950X3D的問(wèn)題它就沒(méi)有準確回應，而是用錯誤數據填充了答案。因此在涉及數據相關(guān)的內容時(shí)，還是需要謹慎一些，AI目前畢竟只是輔助工具。

總結來(lái)看，DeepSeek確實(shí)降低了AI大語(yǔ)言類(lèi)本地部署的門(mén)檻，目前消費級電腦是可以去盡心體驗的，相較于云端響應速度更快，只服務(wù)于你一人，也能針對性下載相應的模型來(lái)滿(mǎn)足自身定制需求。缺點(diǎn)則是依舊有一定門(mén)檻，并且吐過(guò)不常更新模型數據庫信息的話(huà)，不能實(shí)時(shí)解答熱點(diǎn)問(wèn)題，整體操作也確實(shí)沒(méi)有云端簡(jiǎn)單，畢竟現在很多人連壓縮包都解不明白，那確實(shí)不太好上手。

對于硬件而言，我們這套技嘉X870 A ELITE WE7 ICE主板+AMD 銳龍9 9950X3D+AORUS GeForce RTX 5090 D MASTER ICE 32G+64GB的組合玩轉DeepSeek是沒(méi)有任何壓力的，消費級這樣的平臺也基本都到頭了，頂多可能將內存升到128GB，那就有可能挑戰更大規模的模型，總體而言頂級消費級平臺體驗本地部署會(huì )非常舒服，建議有能力的用戶(hù)去嘗試一下。