自DeepSeek-R1发布以来,便在业界引起了广泛关注。其不仅集成了前沿的“思维链”技术,在处理复杂任务时展现出非凡的推理能力,而且还通过算法优化显著降低了本地部署的成本。尽管如此,具备完整671B参数规模的DeepSeek R1模型,对硬件的要求依然很高。
那么,有没有更为经济的方法来实现这一强大的AI模型呢?其实是有的,通过针对性的量化技术对原有模型体积进行压缩,从而能够大幅降低本地部署成本。
什么是动态量化
动态量化是指对模型的关键层实施4到6bit的高精度量化,同时对那些非关键的混合专家层(MoE)采用更为激进的1到2bit量化方法。通过这种针对性的量化手段,DeepSeek R1模型能够被压缩至最少131GB(1.58-bit量化),在保证参数量的前提下,大幅度降低了本地部署的门槛。
模型选择与配置方案
为了实现更低成本部署,此次我们采用了131GB大小的1.58-bit量化模型,同时以云彣(UniWhen)「珑」系列DDR5 192GB(48GB*4)套条来代替显存方案。
云彣(UniWhen®)隶属于紫光国芯旗下,产品主打国韵设计。云彣(UniWhen)「珑」系列DDR5 192GB套条专为大容量存储需求而生,其单条容量高达48GB。不仅能够满足满血版DeepSeek R1本地部署,同时以高品质原厂颗粒与十层PCB堆叠设计的卓越用料,为AI运算提供强力支持。经云彣(UniWhen)严苛二级验证测试,其广泛兼容市售主流主板,并支持Intel XMP 3.0与AMD EXPO一键超频技术,无需复杂步骤即可一键畅享高效数据处理能力。
外观设计层面,云彣(UniWhen)「珑」系列DDR5 192GB套条从传统文化中汲取灵感,以“龙”元素为主题,配合古代城楼的“飞檐翘角”,令华贵、庄严气质扑面而来。其还提供云锦白与朱砂红两款色泽任君择选,以便彰显个性品味。若追求RGB氛围,则可选择相同设计的云彣(UniWhen)「煌」系列,其顶部覆有1600万色雾化导光条,且支持灯光同步功能。
实战部署指南
下载 LM Studio:访问 GitHub页面 或 官方网站 获取最新版本的安装包和官方文档。
运行安装:以Windows为例,下载安装包后双击运行,等待安装启动和自动结束并打开界面。
下载模型:从Hugging Face网站下载unsloth DeepSeek-R1 GGUF 1.58-bit量化模型。
模型配置与微调:在LM Studio设置中选择CPU llama,使用内存加载AI模型。
DeepSeek R1本地部署体验
在上下文长度设定为20000,且仅使用CPU运算条件下进行测试。DeepSeek R1 1.58-bit量化模型经云彣(UniWhen)「珑」系列DDR5 192GB套条加持,运算速度达到2.44 tok/sec,内存使用达到189GB,占用率则为100%。其表现足以证明在日常任务中,可以获得较为流畅的问答体验。
而如果有长文本对话需求的用户,则可以使用非满血的70B蒸馏模型。在最大131072上下文长度条件下,云彣(UniWhen)「珑」系列DDR5 192GB套条依然能够完整加载模型,并高效完成运算百万字数级别小说所需的数据处理任务。其内存使用降至90GB,占用率则为47%。冗余非常充足。
低成本部署的理想之选
面对AI算力逐渐增长的硬件需求,如何以更低成本进行本地化部署,成为中小企业和个人用户共同的难题。而云彣(UniWhen)「珑」系列DDR5 192GB套条,不仅能完美承载满血DeepSeek R1模型,带来更智能的AI体验,还凭借其卓越的材质和杰出性能,在高强度运算中确保高效稳定。相较于传统显存方案,其无疑是预算有限用户更为理想的选择。
