DeepSeek 本地部署的显卡配置

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[color=var(--cos-color-text)]DeepSeek 本地部署的显卡配置要求，按模型参数规模分类整理：

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一、1.5B 参数模型

• ‌显存需求‌：4GB 及以上（GPU 加速非必需，纯 CPU 模式可运行）‌15
• ‌推荐显卡‌：NVIDIA GTX 1650‌15
• ‌适用场景‌：嵌入式设备、实时文本生成（如聊天机器人、简单问答）‌15
  

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二、7B-8B 参数模型

• ‌显存需求‌：8GB 及以上‌12
• ‌推荐显卡‌：NVIDIA RTX 3070/4060‌15
• ‌适用场景‌：本地开发测试、中等复杂度 NLP 任务（如文本摘要、代码生成）‌15
  

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三、14B 参数模型

• ‌显存需求‌：16GB 及以上‌13
• ‌推荐显卡‌：NVIDIA RTX 4090‌34
• ‌适用场景‌：企业级复杂任务（如合同分析、长文本生成）‌15
  

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四、32B 参数模型

• ‌显存需求‌：24GB 及以上（需多卡并行）‌56
• ‌推荐配置‌：双卡 NVIDIA RTX 3090 或单卡 A100 40GB‌56
• ‌适用场景‌：高精度专业领域任务（如医疗/法律咨询）‌57
  

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五、70B 及以上参数模型

• ‌显存需求‌：多卡集群（如 4x RTX 4090 或 2x A100 80GB）‌56
• ‌企业级方案‌：联想 WA7780 G3 服务器通过架构优化，可在 768GB 显存内运行 671B 模型‌8
  

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六、其他注意事项

• ‌显存利用率优化‌：通过智能访存架构和 PCIe 5.0 全互联技术，可提升显存利用效率，降低多卡部署成本‌8
• ‌硬件兼容性‌：支持 NVIDIA 全系列显卡，低端型号需搭配量化技术压缩模型体积‌15
• ‌多卡部署建议‌：32B 及以上模型优先选择 A100/H100 等专业计算卡，避免消费级显卡的显存瓶颈‌56
  

[color=var(--cos-color-text)]可根据实际任务复杂度选择对应配置，例如中小企业推荐 7B 模型（RTX 4060），而科研场景建议 14B 及以上模型（RTX 4090/A100）‌