DeepSeek-R1系列开源模型涵盖了多个版本，包括DeepSeek-R1-671B及其基于蒸馏技术的衍生版，参数规模从1.5B到70B不等。这里的B代表Billion（十亿），用以区分不同参数量的模型版本。特别地，带有“Distill”标签的模型为蒸馏模型，通过知识蒸馏技术，将大型复杂模型（教师模型）的知识传递给小型轻量化模型（学生模型），从而在保持模型性能的同时，降低计算和存储资源的消耗。

不同版本的DeepSeek模型对硬件的需求各异，以下是各版本模型在不同精度下的显存需求对照表：

​简而言之，FP16（半精度浮点数）显存需求约为参数量的2倍，FP32（单精度浮点数）显存需求约为参数量的4倍。INT8和INT4量化版本通过压缩模型计算精度进一步降低硬件需求，其中INT8量化将模型权重和激活值量化为8位整数，显存需求约为FP32的1/4；INT4量化则量化为4位整数，显存需求约为FP32的1/8。

以7B模型为例，我们来简单计算一下在深度学习训练和推理过程中，FP16和FP32精度下的显存需求。

训练阶段：

FP16训练：模型参数14GB，优化器状态28GB（以Adam优化器为例，通常需要2倍于模型参数的显存），激活值和梯度假设为14GB，总显存需求约为56GB。

FP32训练：模型参数28GB，优化器状态56GB，激活值和梯度假设为28GB，总显存需求约为112GB。

推理阶段：

FP16推理：模型参数14GB，激活值通常远小于训练阶段，假设为4GB，总显存需求约为18GB。

FP32推理：模型参数28GB，激活值假设为8GB，总显存需求约为36GB。

在实际应用中，混合精度训练可以兼顾FP16的速度和FP32的精度，通过在不同部分使用不同精度来优化显存需求。

接下来，我们针对高校课题组中常见的深度学习服务器配置，给出了不同参数量模型的部署方案。服务器配置包括：10万以内的单卡A6000、10万级别的4卡4090、20万级别的8卡4090、150万级别的8卡A100（40G），以及200万以上的8卡A100（80G）。

​单卡A6000部署7B模型：

训练阶段：FP16混合精度训练理论显存需求远超单卡48GB显存，需采用显存优化技术，如DeepSpeed ZeRO Stage 2或3、梯度检查点、混合精度训练及降低批次大小等。

推理阶段：可直接在一张A6000上运行FP16或INT8量化模型，使用量化技术和动态批处理提高性能。

4卡4090服务器部署7B模型：

训练阶段：单卡RTX 4090仅有24GB显存，需通过混合精度训练、模型并行、数据并行及DeepSpeed ZeRO优化等技术实现多卡协同训练。

推理阶段：单卡满足推理需求，可直接在一张RTX 4090上运行FP16。

8卡4090服务器部署14B模型：

训练阶段：需通过DeepSpeed ZeRO优化、模型并行、梯度检查点及混合精度训练等技术降低显存占用。

推理阶段：单卡无法满足推理需求，需通过多卡并行方式或量化技术实现。

8卡A100（40G版）部署32B模型：

训练阶段：需通过DeepSpeed ZeRO Stage 3 + Offload、模型并行（张量并行和流水线并行）、梯度检查点及混合精度训练等技术降低显存占用。

推理阶段：FP16推理条件下显存需求超过单张A100，需通过多卡模型并行或量化技术实现。

以上仅为简要部署方案，详细的部署方案可联系DeepSeek客服索取，或直接咨询DeepSeek团队。在实际应用中，需根据具体需求和硬件条件选择合适的模型和配置方案。