虽然现在大模型的云服务价格已经比较亲民了，但对于很多有敏感数据用户，还是有本地化部署的需求。其中比较重要的一个问题就是，项目在立项的时候，就需要评估硬件资源的投入。

DeepSeek 模型有不同的版本和规模，参数数量越多、模型越大，所需的算力就越强。

例如，DeepSeek-1.3B 和 DeepSeek-7B 等不同参数规模的模型，7B 模型由于参数更多，在推理和训练时需要的计算量更大，对算力资源的要求也就更高。

一般来说，对于十亿级参数的模型，可能需要多块高端 GPU 才能实现较为流畅的运行和训练；而对于百亿级及以上参数的模型，则需要更强大的计算集群来支持。

本地化部署 DeepSeek 模型时，评估所需算力资源需要考虑以下关键因素：

选择模型的参数量大小，精度。精调的量化模型可以显著降低需求，如加载完整DeepSeek模型需要约1342GB显存（每个FP32参数4字节），采用混合精度训练则需要近700GB显存；

应用哪些提效的框架，如SGLang、vLLM推理框架等；

根据应用场景的预期负载，如并发请求数、数据处理量等。如仅需短时体验，对并发/上下文窗口要求不高，可使用单节点部署，并且可以降低资源的需求。

1、如何估算资源需求

计算的理论就不说了，对于项目成本预估来说，比较实际的能做参考判断。

DeepSeek 系列模型参数跨度从 1.5B 到 671B，不同版本对资源的需求差异显著。

轻量级模型（1.5B-7B）： 单张消费级显卡（如 RTX 4090）即可支持实时推理，显存需求约 24GB。7B 模型在 RTX 4090 上的推理速度可达 30-100 tokens/s。

专业级模型（32B-70B）： 需多卡并行，推荐 2-4 张 A100 40GB 或 H100 显卡。70B 模型在 4 张 A100 80GB 上的训练速度比单卡提升 3.1 倍。

超大规模模型（671B）： 需 16 张 A100 80GB 或 8 张 H100 组成集群，显存总量差不多 1.3TB。

模型版本	场景	硬件配置	资源需求（显存 / 算力）	性能指标
DeepSeek-7B	实时问答	RTX 4090（24GB）	16GB（FP16）	50 tokens/s（延迟 < 500ms）
DeepSeek-70B	代码生成	4x A100 80GB	320GB（FP16）	30 tokens/s（并发 100）
DeepSeek-671B	科研推理	16x H100 80GB + InfiniBand	1.3TB（FP8+BF16 混合精度）	15 tokens/s

2、各企业参考案例

阿里云的参考案例

选择从阿里云魔搭社区Modelscope 下载DeepSeek-V3/R1 671B参数的专家混合（MoE）模型，利用SGLang作为模型的推理框架，构建推理服务。

实例规格：目前可选的实例规格为ecs.ebmgn8v.48xlarge（内存1024 GiB、GPU显存8*96 GB以及192 vCPU）。

系统盘：建议系统盘大小设置200 GiB以上。

数据盘：由于模型体积较大，DeepSeek-R1模型和DeepSeek-V3模型的文件大小分别约为1.3 TiB。建议数据盘的大小预留为模型大小的1.5倍。因此，建议单独购买用于存储下载模型的数据盘，推荐选择2 TiB以上的数据盘。

如果是其他参数的模型，参考

腾讯云的参考案例

在部署DeepSeek V3或R1模型时，如仅需短时体验，对并发/上下文窗口要求不高，可使用单节点部署，部署方式请选择标准部署；其他情况下更推荐多节点部署，部署方式请选择多机分布式部署，节点数至少配置为2个。

满血的DeepSeek单节点单服务器费用超过了13万一个月，这还没有算其他配套的服务、中间件等。

总结

通过上述因素的综合评估，可系统性规划 DeepSeek 模型的本地化部署资源。对于复杂场景，建议优先使用云服务进行验证，再逐步迁移至本地集群。以上给大家做参考。

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