要在本地运行DeepSeek模型，系统要求根据模型大小和所使用的量化技术有很大差异。以下是要考虑的关键规格：
GPU要求**
- 型号大小：VRAM要求随型号大小而增加。例如：-7b模型：大约16 GB VRAM（FP16）或4 GB（4位量化）。
-16B模型：大约37 GB VRAM（FP16）或9 GB（4位量化）。
-67b型号：大约154 GB VRAM（FP16）或38 GB（4位量化）。
-236b型号：需要约543 GB VRAM（FP16）或136 GB（4位量化）。
-671b模型：需要大约1,543 GB VRAM（FP16）或386 GB（4位量化）[1] [3]。
- 推荐GPU：
- 对于诸如7B和16B之类的较小型号，消费者GPU（例如NVIDIA RTX 4090）是合适的。
- 较大的模型，尤其是超过1000亿个参数的模型，通常需要数据中心GPU，例如NVIDIA H100或分布式设置中的多个高端消费者GPU [1] [3]。
CPU和RAM要求**
- 尽管特定的CPU要求可能会有所不同，但建议使用强大的多核处理器来有效处理计算负载。例如，据报道具有大量RAM配置的双EPYC CPU表现良好[7]。- RAM：建议至少有64 GB有效地运行较大的模型，尤其是在使用需要大量内存开销的高参数计数时[4] [6]。
###存储要求**
- 需要足够的磁盘空间来容纳模型文件和处理所需的任何其他数据。根据型号的大小，这可能从数十到数百千兆字节不等。
###优化技术**
- 利用较低的精度格式（例如FP16或INT8）可以帮助减少VRAM消耗，而不会显着影响性能。
- 诸如减少批量大小之类的技术也可以减少记忆使用情况，但可能会影响吞吐量[1] [3]。
总之，在本地运行DeepSeek模型需要根据您打算部署的特定模型仔细考虑GPU功能，CPU功率，RAM容量和存储空间。
引用：[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-guide-deepseek-models-in-2025
[2] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1i6ggyh/got_deepseek_r1_rnunning_locally_full_setup_guide/
[3] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirentess-for-the-the-deepseek-coder-v2-instruct/78825493
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[8] https://digialps.com/run-deepseek-r1-locally-a-full-guide-my-honest-review-------------------