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相关评测：【真实评测】DeepSeek R1多版本性能与负载测试（基于RTX3060+R7 5800+32GB内存实测）

本机运行DeepSeek R1大模型文章如下：

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一、测试信息

本文章主要做个实验：基于WX3200+R9 3900+32GB内存实测DeepSeek R1多版本的性能与负载。

• 测试环境：
  • 显卡：AMD Radeon Pro WX 32000（4GB显存）
  • CPU：AMD Ryzen 9 3900X 12-Core Processor
  • 内存：32G
  • 系统：Windows 10

• 实验步骤：
  • 测试问题：发送“本人是10年工作经验的全栈工程师，如何转型做AI人工智能工程师”
  • 计时：思考的过程和生成答案的总耗时
  • 记录：思考的过程和生成的答案
  • 记录：显卡、CPU和内存的负担。

二、测试结果

文章开头，先给结果

2.1 性能对比

模型版本	响应时间	GPU利用率	CPU利用率	内存占用	输出速度
空白对比	-	0%	3%	5GB	-
1.5b	45秒	1%	58%	9.1GB	正常（流畅）
7b	55秒	1%	60%	13.4GB	正常（缓慢）

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2.2 实验结论

1. 硬件资源分配

   • GPU利用率极低（仅1%）：表明模型推理主要依赖CPU，AMD Radeon Pro WX 3200显卡未有效参与计算（可能与Ollama框架对AMD显卡的兼容性有关，或未正确配置GPU加速）。
   • CPU负担显著：两版本模型均占用50%-60%的CPU资源，说明模型推理为计算密集型任务，依赖多核CPU性能。
   • 内存占用随模型增大而提升：7b模型内存占用（13.4GB）显著高于1.5b（9.1GB），符合模型参数规模与内存占用的正相关关系。

2. 性能对比

   • 响应时间差异明显：7b模型耗时约为1.5b的3.8倍，表明模型参数量的增加显著降低推理速度（需权衡模型精度与实时性）。
   • 模型规模与资源消耗：大模型（7b）在时间、内存上成本更高，需更高硬件配置支持。

3. 模型选择建议

   • 轻量场景：1.5b模型更适用（响应快、内存占用低），适合低配置设备或实时性要求高的任务。
   • 精度优先场景：7b模型可能提供更优结果，但需牺牲响应时间并确保内存充足（建议至少16GB内存）。

4. 优化方向

   • 验证GPU加速配置（如ROCm对AMD显卡的支持），释放显卡算力以降低CPU负载。
   • 尝试量化模型（如4/8-bit）以压缩内存占用，提升推理速度。

5. 升级推荐

   • 更换NVIDIA显卡（如RTX 3090/4090）以启用CUDA加速；
   • 升级至64GB内存以支持更大模型（如13b/20b）。

三、空白对比

3.1 实际测试

• 操作：重启，并关闭杀毒软件。

3.2 记录数据

• GPU平均利用率：0%
• CPU平均利用率：3%
• 内存平均使用数：5GB

四、运行DeepSeek R1 1.5b版本

4.1 实际测试

ollama run deepseek-r1:1.5b

4.2 记录数据

• 计时：45秒
• GPU平均利用率：1%
• CPU平均利用率：58%
• 内存平均使用数：9.1GB

五、运行DeepSeek R1 7b版本

5.1 实际测试

ollama run deepseek-r1:7b

5.2 记录数据

• 计时：2分50秒
• GPU平均利用率：1%
• CPU平均利用率：60%
• 内存平均使用数：13.4GB

六、思考和回答

1.5b版本的思考和答案

>>> 本人是10年工作经验的全栈工程师，如何转型做AI人工智能工程师

<think>
嗯，我现在需要思考一下如何从一个有10年的全栈开发经验的工程师，变成现在非常看重的AI人工智能工程师。首先，我应该了解一下自己目前在哪些领域已经积累了很多经验了。比如，我之前写过很多Python代码，设计过UI界面，还做了系统架构设计等等。这些都是我过去的工作内容。

那AI工程师这个职位跟传统开发有很大的不同吗？我觉得不是很大，因为AI工程师也是开发者，主要负责编写代码和进行测试，只不过他们可能更关注模型的性能、效率以及用户体验。那么，我的转变需要哪些方面的改变呢？

首先，技术方面，我得熟悉最新的AI领域。比如，深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer模型这些都是我之前没有深入接触过的，但现在可能需要多花时间来学习这些算法。我还应该了解一些最新的工具和技术，比如PyTorch或者TensorFlow这样的框架。

然后是业务层面的转变。作为全栈工程师，我之前负责的产品开发、数据分析、团队管理和项目管理等都有一定的经验。现在AI工程师可能不需要那么大的产品规模，但需要具备更灵活的思维方式和更强大的数据处理能力。特别是数据科学方面，我得学会处理大量的数据，并能够通过分析生成有效的产品建议或优化方案。

技术能力方面，除了编程，我还应该学习更多的工具和技术。比如，使用Jupyter Notebook进行数据分析，使用Python进行数据清洗和可视化，或者在云平台部署AI模型，比如AWS的S3、EC2或者其他云服务平台。此外，了解一些开源框架也很重要，比如Docker可以用来构建AI开发环境，Kubernetes用于容器化部署。

沟通和技术能力也是关键。作为产品经理，我需要有更强的说服力和跨部门协作能力。技术方面，持续学习新技术很重要，并能与团队成员保持良好的合作关系。项目管理可能也需要调整策略，毕竟AI项目可能在初期不那么成功，但之后会逐渐适应并带来价值。

还有职业规划方面，我现在应该清楚自己的职业发展方向。比如，如果想要进入高薪职位，可以考虑更专注于人工智能的某个领域，或者扩展到更多新兴技术如NLP、图像识别等。同时，保持学习的热情也很重要，因为AI领域的知识更新非常快，需要不断学习和适应。

还有时间管理方面，我可能需要合理安排工作时间，设定目标，并将目标分解成小步骤来完成。这样不仅有助于提高效率，也能更好地实现个人职业发展。

最后，自我反思也是必要的。回顾过去的经历，识别哪些技能或能力不足，然后针对这些进行改进。同时，制定一个可行的转型计划，明确时间和资源投入，确保在转型过程中能够顺利过渡。

总之，转型AI工程师需要我深入学习技术、提升业务洞察力、加强沟通和团队合作能力，同时保持持续的学习和适应。虽然过程可能艰难，但通过合理的规划和坚持努力，我相信我可以成功地转型为一个优秀的AI人工智能工程师。
</think>

作为一名10年工作经验的全栈工程师，你具备非常强的技术能力和项目经验，这为你在AI领域的转型提供了很好的基础。你可以通过以下步骤逐步转型为AI人工智能工程师：

---

从一位拥有10年全栈开发经验的工程师转型成为AI人工智能工程师，需要系统性地进行调整和学习。以下是具体的步骤：

1. 技术领域扩展：

   • 学习最新AI领域的算法如CNN、RNN和Transformer，熟悉TensorFlow和PyTorch框架。
   • 掌握数据科学工具，包括Python的NumPy、Pandas等，并关注数据可视化与分析。

2. 业务能力提升：

   • 专注于数据分析和业务洞察，提升对数据处理和产品建议的能力。
   • 增强项目管理和协作沟通能力，以适应AI行业的变化。

3. 技术工具学习：

   • 学习Jupyter Notebook进行数据分析，熟悉云平台如AWS、Azure部署AI模型。
   • 掌握Docker等构建AI开发环境的技术，并了解Kubernetes用于容器化和标准化。

4. 沟通与协作能力增强：

   • 作为产品经理，提升说服力和跨部门合作能力，确保团队信息透明。
   • 培养良好的沟通技巧，适应可能的跨职能工作环境。

5. 职业规划调整：

   • 明确职业目标，优先发展高薪AI岗位，扩展技能如NLP、图像识别等。
   • 保持学习的热情，关注新技术的发展趋势和行业变化。

6. 时间管理和计划优化：

   • 制定合理的每周工作计划，明确任务，提升工作效率。
   • 将转型视为短期目标，合理分配时间和资源，避免焦虑。

7. 自我反思与调整：

   • 评估过去经验，识别技能不足之处，并制定针对性的学习计划。
   • 确保转型计划有可行的时间和资源投入，逐步实现职业转变。

通过以上步骤的系统性学习和规划，可以有效过渡并成功转型为一个优秀的AI工程师。

7b版本的思考和答案

>>> 本人是10年工作经验的全栈工程师，如何转型做AI人工智能工程师

<think>
嗯，我现在有10年的全栈开发经验，想转型成为AI人工智能工程师。首先，我得弄清楚转型的具体路径是什么样的。听说机器学习和深度学习是AI的基础，那我应该先从这些基础知识开始学起吗？


对了，编程基础已经没问题了，因为我是全栈工程师，所以Python应该是必须的吧。听说在AI领域，Python用得非常多，尤其是Pandas、NumPy这些库。我还记得之前用过一些机器学习框架像scikit-learn 和 TensorFlow，但可能不够深入。

那我要怎么系统地提升呢？是不是应该先从基础开始学起，比如《Python编程：从入门到实践》和《机器学习》这两本书？或者有没有其他推荐的资源？另外，我听说过Coursera上有Andrew Ng的课程，应该是个不错的选择。还有唐宇迪的视频课程也是挺有名的。

接下来是数学部分，线性代数、微积分这些基础必须得复习一遍。听说可以用唐宇迪的《AI基础数学》来复习，或者直接看DeepLearning Book？这两者有什么区别呢？可能后者更全面一些，但内容比较多，是不是更适合系统学习？

然后是机器学习和深度学习的知识。我需要学哪些算法？监督学习、无监督学习、强化学习这些都需要了解吗？比如Logistic回归、决策树、SVM、随机森林这些分类算法；聚类、降维、PCA、LDA这些无监督方法。还有梯度下降、BP算法这些基本原理，以及过拟合解决的方法。

听说Deep Learning的书籍比较难读，可能需要结合唐宇迪的课程来学。比如《深度学习实战》和《深度学习与TensorFlow》这两本，会不会太基础了？有没有更深入一点的书？

项目经验也很重要。我应该自己动手做一个AI项目吗？比如图像分类或者语音识别之类的。这能帮助我应用理论知识，并且在GitHub上展示出来。或者有没有其他的实践平台可以帮忙练习？

关于框架和工具，TensorFlow和PyTorch是两个主要的框架，听说Keras也是基于TensorFlow的，可能更容易上手。我还记得OpenCV和Pillow这些库在处理图像方面的功能，应该会用到。

另外，Andrew Ng的深度学习 specialization似乎很全面，有三门课，涵盖很多内容，包括分类、回归、神经网络等。是不是得完成这三门才能算是有一定基础了？

还有自然语言处理方面，我需要学什么？听说是NLP的基础，比如词嵌入模型，CRF和LSTM这些结构。有没有好的学习资源呢？Keras中的Embedding层可能就是用来做词嵌入的。

关于AI工具和技术栈，听说ChatGPT是一个很好的项目，可以用它来学习自然语言处理相关的技术。还有PaddlePaddle也是一个框架，听说在中文NLP方面更强大，应该值得学习一下。

最后，软技能也很重要，比如沟通能力、团队合作和问题解决的能力。这些可能在实际工作中发挥关键作用，尤其是AI这种复杂的领域。

总结下来，我需要先补充数学基础，学机器学习和深度学习的课程，做项目来实践，同时掌握主流的框架和技术栈，并且提升自己的软技能。
</think>

为了顺利转型为AI人工智能工程师，您可以按照以下步骤进行系统化的学习和实践：

1. 基础知识与技能补充

• 编程基础：确认并加强Python编程能力，熟练使用Pandas、NumPy等库。学习Numpy+TENSORFLOW的高效计算方法。

2. 数学复习与深入学习

• 数学基础：系统复习线性代数和微积分，推荐《AI基础数学》或DeepLearning Book，确保掌握向量、矩阵运算等知识。
• 机器学习基础：通过Andrew Ng的课程学习机器学习算法，如监督学习（Logistic回归、SVM）、无监督学习（PCA、聚类）及深度学习的基础原理。

3. 深度学习与算法

• 深入学习框架：学习TensorFlow和PyTorch，推荐《深度学习实战》和《深度学习与TensorFlow》。
• 算法与模型：掌握神经网络结构化设计，了解CNN、RNN、LSTM等模型及其应用。

4. 实践项目积累

• 独立项目：创建AI项目（如图像分类或语音识别），在GitHub或Kaggle平台展示。
• 案例研究：分析和复现经典论文，提升对算法的理解和应用能力。

5. 工具与框架学习

• 框架技术：掌握TensorFlow/Keras进行深度学习模型开发，并尝试使用OpenCV处理图像数据。
• 自然语言处理：学习词嵌入、CRF和LSTM等NLP模型，通过Keras实现基本结构。

6. 项目经验积累与展示

• 完整项目：完成一个完整的AI项目（从数据预处理到模型部署），在GitHub或Kaggle上发布。
• 协作实践：参与团队项目或开源贡献，提升实际应用能力。

7. 技术栈与工具

• 框架技术：熟练使用TensorFlow/Keras和PaddlePaddle。
• 自然语言处理：学习GPT模型及其在NLP中的应用。

8. 软技能培养

• 沟通与协作：提升团队合作、问题解决和跨部门协作能力，增强沟通技巧。

通过以上步骤的学习和实践，您可以系统地掌握AI所需的理论知识和技术能力，并为职业转型打下坚实的基础。

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