DeepSeek - R1 作为一款备受瞩目的模型，其强大的性能和广泛的应用潜力令人心动。但如何在本地顺利部署它，以及怎样让它以 “满血” 状态运行，是大家迫切想要了解的。

DeepSeek-R1每个版本的配置要求及适合场景。

根据 Ollama 平台提供的 DeepSeek-R1 模型信息，以下是不同参数量模型的本地部署硬件要求和适用场景分析。

注：部分数据基于模型通用需求推测，具体以实际部署测试为准。

选择合适的DeepSeek版本不仅要考虑硬件配置，还要根据实际应用场景来决定。建议先从较小的模型开始尝试，逐步升级到更大的模型。这样可以在确保性能的同时，避免资源浪费。

如果只是运行蒸馏版本的 R1，操作并不复杂，只要显存足够，一般不会有太大问题。
但如果要运行全参数版本的 R1，所需的硬件配置可就不容小觑了。
接下来就来告诉你，如何在本地跑起来 DeepSeek-R1 所需的最小硬件配置。

如果你想在本地运行 DeepSeek-R1，全参数版本的最低 GPU 配置如下：

从上图可以看出，想要本地跑 “满血版” DeepSeek-R1，最便捷的方案是 8×H200，而更大规模的分布式部署则需要 16×H800 甚至更多 GPU 资源。

目前有哪些框架可以运行 DeepSeek-R1？
DeepSeek-R1 的模型架构与 DeepSeek-V3 一致，因此官方 GitHub 将本地部署的相关信息链接到了 DeepSeek-V3 仓库[1]。

目前，DeepSeek-V3（即 DeepSeek-R1）支持以下 7 种本地运行方式：

1. DeepSeek-Infer Demo：官方提供的 FP8 和 BF16 轻量级推理 Demo。
2. SGLang：支持 FP8 和 BF16 推理（多 Token 预测功能即将上线）。
3. LMDeploy：支持 FP8 和 BF16 的高效推理，可用于本地和云端部署。
4. TensorRT-LLM：支持 BF16 推理及 INT4/8 量化，FP8 支持即将推出。
5. vLLM：支持 FP8、BF16，并兼容张量并行和流水线并行。
6. AMD GPU：通过 SGLang 在 AMD 显卡上运行 FP8 和 BF16 模型。
7. Huawei Ascend NPU：支持在华为 Ascend 设备上运行 DeepSeek-V3。

其中，DeepSeek-Infer Demo 适用于快速测试，而其他方案则更适用于高并发场景。接下来，我们逐一解析它们的最低运行硬件需求。

以上就是关于 DeepSeek - R1 本地部署配置要求以及运行 “满血版” 的详细内容啦。希望这篇文章能为你的模型部署和使用之路提供有力的帮助。在探索和实践的过程中，你可能还会有新的发现和疑问，不妨多尝试、多多交流,。专注与HPC科研服务器细分领域FineHoo-Server