一、模型概述

DeepSeek 是中国团队开发的大模型，有 DeepSeek-V2（生成模型）、DeepSeek-V3（生成模型）、DeepSeek-R1（推理模型）三个主要版本，参数规模从 1.5B 到 671B 不等，性能上 R1 版本在数学推理等方面表现突出，接近甚至超越 OpenAI 的 o1 模型。

二、个人部署

1. 硬件要求：模型参数量越大，对硬件要求越高。如 1.5B 模型适合资源受限设备，7B 模型在中高端电脑可运行，671B 模型需服务器集群支持。
2. 部署工具：
   • Ollama：支持多种模型部署，可通过命令行下载、运行模型，还能配合前端展示工具提升交互体验。
   • 前端展示工具：如 Chatbox、Open WebUI 等，可实现多平台交互、文档解析等功能。

三、企业部署

1. 部署框架：
   • Transformers：易用，但多用户并发时性能衰减明显。
   • vLLM：采用 PagedAttention 技术，吞吐量是 Transformers 的 24 倍，适合企业级推理。
2. 案例：某企业使用 vLLM 部署 DeepSeek-R1-7B 模型，8 卡 4090 服务器配置下，性能表现良好，满足多用户并发需求。

四、低成本部署

1. Unsloth R1 动态量化：可实现不同程度量化，降低显存占用，但推理速度较慢，适合资源受限场景。
2. 其他方案：如 llama.cpp、KTransformers 等，可通过 CPU+GPU 混合推理等方式降低成本，但性能和稳定性有限。

五、DeepSeek一体机

1. 特点：融合算力、大模型和应用，提供一站式服务，降低智能化转型门槛，保障数据安全。
2. 配置与性能：根据模型规模和应用场景，有不同配置版本，如 DeepSeek 基础版（7B）、标准版（32B）、旗舰版（671B），性能和报价各异，可满足从个人到国家级项目等不同需求。

六、总结

本次研讨提供了 DeepSeek 模型私有化部署的全场景解决方案，涵盖模型选型、部署工具、性能优化等，帮助个人和企业根据自身需求和资源选择最优路径，推动 AI 技术的广泛应用。