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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。
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' r4 V' A/ _, `$ P3 J/ n( aDeepSeek 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。! `+ [& Z+ A3 j3 T% F3 g0 h* h
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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$5000左右。应该属于一个人咬咬牙能冲得上去，小范围集资（10人以内的那种）能够轻易支付。目标性能：DeepSeek R1全尺寸671B的4bit量化版，输出速度与人的阅读速度差不多即可（个人使用，太快了没有必要），约 5-10 tokens/s。这样的预算，这样的目标，显然需要KTransfomer技术加成才有可能达到。饶是如此，也得按市场最低价加DIY省着来。
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( U8 }2 n- n6 P' P0 G$ K! p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。
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" O: j6 |( {, _$ P# s; E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。
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9 ~* S& ]5 v0 m* w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。
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3 j, U& f5 X' S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 TB7 C4 C/ z0 Y/ s/ i" j H2 T: 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$150）
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其它：说3点。1)普通PC机箱。2)散热避免使用服务器的暴力风扇（ PC机箱也缺乏服务器的风道结构）。如果散热量大，考虑用水冷。3)如果单台大功率电源太贵，可以用两台小的给主板和显卡分别供电。如此需要双电源同步启动板或者同步线，但那东西淘宝上也就人民币10块钱。
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最后汇总一下。数字为能够淘到的大致美元价，可以接受二手货，+、-表示向上下浮动不超过15%* b) g, h) Z$ o9 X( A @) S
/ |) u7 @0 X' S% ?! L2 v; ORAM 512GB DDR4 1000+
2 I$ T: x% ~$ l2 |: t# ECPU 7C13或相当 700+% a1 f9 p$ I2 ]; A1 |% c: i
主板（单路即可） 500; M0 {6 H: H& n4 {
显卡 3090 1000- ×2
* t0 D# j4 ]" M9 e. }8 W5 T. i" a固态硬盘 200+- T4 u6 b5 m% o) E% e0 B
其它 机箱、电源、散热器等8 B0 h W) S4 l% f1 }5 c$ _
2 S4 f" x% y! o |
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发表于 2025-2-20 16:27:51
