在使用 Ollama 部署 DeepSeek R1 系列模型时，硬件需求主要取决于模型的大小（参数量）。模型越大，对计算资源（如 GPU 显存、CPU 和内存）的要求越高。以下是 DeepSeek R1 系列模型对硬件的要求概览：

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1. 模型大小与硬件需求

模型大小	参数量	显存需求 (GPU)	CPU 和内存需求	适用场景
1.5B	15亿	2-4 GB	8 GB 内存	低端设备，轻量推理
7B	70亿	8-12 GB	16 GB 内存	中端设备，通用推理
8B	80亿	10-16 GB	16-32 GB 内存	中高端设备，高性能推理
14B	140亿	16-24 GB	32 GB 内存	高端设备，高性能推理
32B	320亿	32-48 GB	64 GB 内存	高端设备，专业推理
70B	700亿	64 GB+	128 GB 内存	顶级设备，大规模推理
671B	6710亿	多 GPU (80 GB+)	256 GB+ 内存	超大规模推理，分布式计算

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2. 硬件需求详解

GPU 需求

• 1.5B 和 7B 模型：可以在消费级 GPU 上运行，例如 NVIDIA GTX 1660、RTX 3060（8-12 GB 显存）。
• 8B 和 14B 模型：需要高端 GPU，例如 NVIDIA RTX 3090、A100（16-24 GB 显存）。
• 32B 和 70B 模型：需要专业级 GPU，例如 NVIDIA A100、H100（32 GB+ 显存）。
• 671B 模型：需要多 GPU 并行计算，例如多张 A100 或 H100。

CPU 和内存需求

• 1.5B 和 7B 模型：8-16 GB 内存，普通多核 CPU（如 Intel i5 或 Ryzen 5）。
• 8B 和 14B 模型：16-32 GB 内存，高性能多核 CPU（如 Intel i7 或 Ryzen 7）。
• 32B 和 70B 模型：64-128 GB 内存，服务器级 CPU（如 Intel Xeon 或 AMD EPYC）。
• 671B 模型：256 GB+ 内存，多路服务器级 CPU。

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LLM大模型学习路线 ↓

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• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
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• 内容：

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