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楼主: 沉宝
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[信息技术] DeepSeek R1全参数模型一个可能的本地部署方案

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  • TA的每日心情
    奋斗
    前天 12:11
  • 签到天数: 1426 天

    [LV.10]大乘

    41#
    发表于 2026-4-18 21:09:36 | 只看该作者
    我去年春节也攒了台x99 双路e5v4+256+2080魔改22g*2,硬盘因为以前装nas不用买,后来淘了Dell730 HP z440,用下来感觉单路CPU更合适。期间装了N多大模型,现在只剩ragflow+qwen 3.5 ,35b做map,27b做reduce,都刚好可以单卡运行。前两天刚跟风试了turboquant,效果挺好。今天发现qwen 3.6发布,并且有UD IQ4量化,正在下载准备试试。9 x9 ^/ R+ _* M  H/ z2 L1 ?
    现在有更好的选择,IBM AC922,六块v100 16g准系统闲鱼上报5800元。
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    该用户从未签到

    42#
     楼主| 发表于 2026-4-19 11:10:53 | 只看该作者
    leekai 发表于 2026-4-18 21:09; j( G: E& m# Q9 w2 \  A
    我去年春节也攒了台x99 双路e5v4+256+2080魔改22g*2,硬盘因为以前装nas不用买,后来淘了Dell730 HP z440, ...

    $ U" ?8 Q6 |: [2080和v100的优点是可以通过NVLink 获得很大的显存。缺点是缺乏 fp8 等先进架构的支持。不过看在那价格上,还能说什么呢?!
    9 |3 T- F1 h+ n9 F1 r7 V1 R3 \7 v5 J' j
    今年较之去年,最大的一个变化是像小龙虾之类的智能体流行起来了。通过不断的自我进化,智能体在很多方面可以达到和超过简单使用混合专家模型(MoE)。而智能体的后台模型,如果想跑在自己的机器上,小一些的稠密模型其效果往往好于MoE。与人相比,智能体的AI对话中提示词的长度平均增长了许多倍,从而也就要求更强的KV缓存。如此turboquant正逢其时。+ ~: `1 Z# [& |# o' s: _
    1 l  I7 Q) c- \) x" L& s! G- x
    比TurboQuant更强的还有RotorQuant。感兴趣的话可以关注一下它在你使用的模型上落地的进展。
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2026-3-17 22:01
  • 签到天数: 1133 天

    [LV.10]大乘

    43#
    发表于 2026-4-20 13:43:34 | 只看该作者
    回首这个帖子1 [/ L6 J. L) a1 U* k7 b& U
    如果去年就下手干他1个T的ECC DDR5内存的话...
    ; w; m5 e% _! X) L' L  J1 e
    7 w1 p3 A* ~; ]8 N俺就不用今年年初买个128G内存条那么心痛了
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  • TA的每日心情
    奋斗
    前天 12:11
  • 签到天数: 1426 天

    [LV.10]大乘

    44#
    发表于 2026-4-21 17:32:34 | 只看该作者
    大黑蚊子 发表于 2026-4-20 13:43
    , m' y+ a' q9 `' l9 Q5 K回首这个帖子/ c7 a; x5 s% R" {& B! `2 v3 i' U
    如果去年就下手干他1个T的ECC DDR5内存的话...
    5 S7 {1 j2 h0 Q1 C/ P& G/ k1 {9 z
    我一直以为自己加钱换了512幸好前两年弄了几根1T 2T 4T的nvme还有SATA SSD,就是去年初看来看去没买氦气盘有点后悔。
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