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。
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