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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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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。% c9 Q7 L) M' i
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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$5000左右。应该属于一个人咬咬牙能冲得上去,小范围集资(10人以内的那种)能够轻易支付。目标性能:DeepSeek R1全尺寸671B的4bit量化版,输出速度与人的阅读速度差不多即可(个人使用,太快了没有必要),约 5-10 tokens/s。这样的预算,这样的目标,显然需要KTransfomer技术加成才有可能达到。饶是如此,也得按市场最低价加DIY省着来。
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^: [. e5 K; j( J' ?8 n# R$ s; R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。* c- y7 _5 g9 s5 Q' I" x1 k! _4 o
* N" m" A, ^& D9 `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$700+。它与正式发布的7713结构一致,频率略低,有人怀疑类似于Intel的 ES(工程样品)。主板支持Milan的SP3主板即可。唯一要注意的是内存插槽数,根据DDR4单条内存的容量大小,要能够插出512GB来。( [* R- ~% G# i
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第三:显卡。双3090或者单4090。4090不好买,用两块3090大致能抵上一块4090。$ X7 G5 U7 m. |) I0 Y
6 D0 N, u! m% j" [. f% R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
+ V: ~& R- T2 U& u" f) f(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$150)- q; V( b, b$ B
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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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5 Y& `* y2 H. P2 h) H7 a, C: c/ X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%7 ~) {0 v: H2 h6 U3 V
- D3 w2 U2 J) C( K+ NRAM 512GB DDR4 1000+% u" f4 J8 t/ B* J* E( k' i! K
CPU 7C13或相当 700+' f: ~) X9 c+ |
主板(单路即可) 500
! K6 k5 [: v$ E1 H& W7 p, U/ p显卡 3090 1000- ×2
) t6 Z6 e4 v) [, {8 h. U$ E固态硬盘 200+
) z7 R% m: b& y Q4 P其它 机箱、电源、散热器等
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