引言：

         随着人工智能技术的飞速发展，企业对数据处理和模型应用的需求日益增长。然而，云端部署存在数据安全、隐私保护以及网络延迟等问题。本地部署 DeepSeek 不仅能够确保数据的绝对安全，还能提供更高效、更稳定的服务，满足企业对高性能计算和定制化应用的需求，成为众多企业的理想选择。

一：本地部署 DeepSeek 的独特价值

1：数据安全与隐私保护

本地部署 DeepSeek 可以确保数据存储在自有服务器或私有云中，避免第三方云服务的数据泄露风险。企业能够自主管理数据访问权限，防止未经授权的外部访问和潜在的恶意攻击。通过冗余备份设计（如跨机房备份），企业可以降低单点故障风险，增强系统的稳定性和可靠性。

2：网络独立性及稳定性

在弱网环境或网络隔离的情况下，本地部署 DeepSeek 能够确保服务持续可用，避免云服务中断或延迟对业务的影响。对于需要快速响应的场景，如工业自动化和高频交易，本地部署可以减少网络传输延迟，提升处理效率。

3：深度定制与成本控制

本地部署允许根据需求配置高性能 GPU 等硬件资源，优化 DeepSeek 模型推理速度，支持大规模并发请求。同时，支持对预训练模型进行微调（Fine- tuning），结合行业数据优化输出，提升专业场景的准确性。对于高频使用场景，本地部署可以降低长期订阅云端服务的成本，适合大型企业和长期项目。

二： 全系列模型版本适配

在进行本地部署的过程中，我们常常面临众多不同型号的本地模型选择，例如 DeepSeek V3、DeepSeek V2、DeepSeek R1、DeepSeek Coder 等。甚至在同一个型号下，也存在多种细分类型。面对如此丰富多样的选择，如何精准地确定具体模型及参数大小，以满足用户的实际任务需求，便成为了一个需要深思熟虑的关键问题。

下表清晰地展示了 DeepSeek 不同模型的独特特点与显著优势。用户可以根据自身的具体任务需求以及可用资源，挑选出最适合的模型类型和参数规模，进而灵活地进行部署和使用 DeepSeek 模型。

                                                           模型迭代角度

• DeepSeek V1：作为DeepSeek系列的初始版本，它奠定了后续模型的基础架构和技术路线。

• DeepSeek V2：在V1的基础上，V2引入了混合专家（MoE）架构和多头潜在注意力（MLA）机制，拥有236B的总参数量，每个token仅激活21B参数，支持128K tokens的上下文长度。

• DeepSeek V3：V3进一步扩展了模型的参数规模和训练数据量，总参数量达到671B，每个token仅激活37B参数。   

                                                         模型专业化角度

• DeepSeek R1：推理任务的模型，具有强大的推理能力和创作能力。

• DeepSeek Coder：专注于代码生成、理解和编辑（支持多种语言）。

• DeepSeek Math：解决数学问题，能够处理复杂的数学推理任务。

• DeepSeek VL：多模态模型，具备通用的多模态理解能力。

• DeepSeek LLM：基础语言模型，适用于多种自然语言处理任务，如文本生成、信息检索等。

                                                        参数大小角度

• 1.5B：快速、成本低，适用于轻量化任务但准确性较低。

• 7-14B：性能良好，适用于一般常规任务。

• 33B+：需要一定计算资源，适用于高级推理企业级方案。

• 671B：极具消耗资源，成本巨大，适用于尖端研究或工业应用。

三：硬件配置匹配

此外，DeepSeek R1 671B（完整未蒸馏版本）在本地部署时可能会面临较大的硬件需求挑战，因为其对计算能力和存储空间的要求较高，这可能让一些用户感到望而却步。然而，经过蒸馏处理后的 R1 版本显著降低了硬件要求，使用户能够更轻松地使用多卡或单卡 GPU 进行本地部署和推理任务。尽管蒸馏版本在性能上有所调整，但依然能够满足大多数应用场景的需求。将这些模型部署在本地硬件上，不仅可以为用户提供更高的隐私保护，确保数据不会因网络传输而泄露，还能让用户根据自身

当然，我可以帮您识别并编辑数据。以下是从您提供的图片中提取并整理的信息：

DeepSeek 模型配置表

模型名称	显存需求（推理）	推荐 GPU	推荐工作站或者服务器	推荐 CPU	内存要求	硬盘要求
DeepSeek-R1-1.5B	4GB+	NVIDIA P1000	LEADTEK WS3008AI	Xeon W-2400 系列（如 W7-2495X）	8GB+	8GB+
DeepSeek-R1-3B	8GB+	NVIDIA T1000	LEADTEK WS3008AI	Xeon W-2400 系列（如 W7-2495X）	16GB+	8GB+
DeepSeek-R1-7B	14GB+	NVIDIA RTX 2000 Ada	LEADTEK WS3008AI	Xeon W-2400 系列（如 W7-2495X）	16GB+	8GB+
DeepSeek-R1-8B	16GB+	NVIDIA RTX 4000 Ada	LEADTEK WS3008AI	Xeon W-2400 系列（如 W7-2495X）	16GB+	8GB+
DeepSeek-R1-14B	30GB+	NVIDIA RTX 5000 Ada	LEADTEK WS3008AI	Xeon W-3400 系列（如 W9-3495X）	32GB+	15GB+
DeepSeek-R1-32B	60GB+	2x NVIDIA RTX 5880 Ada	LEADTEK WS3008AI	Xeon W-3400 系列（如 W9-3495X）	64GB+	30GB+
DeepSeek-R1-70B	140GB+	4x NVIDIA RTX 5880 Ada	LEADTEK GS2045（4卡）	EPYC 7002 系列（如 7542）	128GB+	70GB+
DeepSeek-R1-671B	536GB+	8x NVIDIA RTX 5880 Ada	LEADTEK GS4850（8卡）	EPYC 7002 系列（如 7642）	512GB+	300GB+

模型版本	适用场景	CPU	GPU	内存	存储	性能特点
1.5B	轻量级任务（短文本生成、基础问答）	4核以上（如i5/Ryzen 5）	建议：GTX 1050 Ti, 4GB显存	8GB+（最佳16GB）	5GB+	资源消耗低，适合低配设备
7B	中等复杂度任务（文案、表格、统计）	8核以上（如i7/Ryzen 7）	建议：RTX 2060, 8GB显存	16GB+	20GB+	性能与资源消耗的平衡
8B	中等复杂度任务（略高于7B）	8核以上（如i7/Ryzen 7）	建议：RTX 3060, 12GB显存	16GB+	25GB+	性能略优于7B，资源需求稍高
14B	复杂任务（长文本生成、数据分析）	16核以上（如i9/Ryzen 9）	建议：RTX 3090, 24GB显存	32GB+	40GB+	处理复杂任务能力强，资源需求高
32B	超大规模任务（语言建模、大规模训练）	32核以上（如Xeon/EPYC）	最佳：A100, 40GB显存	64GB+	100GB+	超高性能，适合专业场景
70B	超大规模任务（略高于32B）	64核以上（如Xeon/EPYC）	最佳：H100, 80GB显存	128GB+	200GB+	性能卓越，资源需求极高
671B	超大规模任务（顶级语言模型）	128核以上（如多路Xeon/EPYC）	最佳：GPU, 如8xA100	256GB+	500GB+	顶级性能，适合研究或企业级应用