DeepSeek 模型有多厉害,本地部署的工作站配置指南

DeepSeek 模型有多厉害,本地部署的工作站配置指南

近期,DeepSeek 在人工智能领域备受关注,其开源模型为开发者带来了新的探索机遇。

DeepSeek 是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一系列大语言模型,在人工智能领域引发了广泛关注。2023 年 7 月 17 日,由量化资管巨头幻方量化创立的 DeepSeek 正式成立 ,从此开启在大模型领域的探索。

2024 年 1 月 5 日,DeepSeek 发布首个包含 670 亿参数的大模型 DeepSeek LLM,它在 2 万亿 token 的数据集上训练,涵盖中英文。同年 5 月,具有 2360 亿参数的第二代 MoE 大模型 DeepSeek-V2 开源,训练参数量达 8.1 万亿个 token,计算量却仅为 Meta Llama 3 70B 的 1/5,只有 GPT-4 的 1/20 ,因其性能比肩 GPT-4 Turbo 但价格仅为 GPT-4 的百分之一,收获了 “AI 届拼多多” 的名号。同年 9 月,DeepSeek 合并 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat,升级推出 DeepSeek V2.5 ,在写作、指令跟随等方面进行优化。11 月,推理模型 DeepSeek-R1-Lite 预览版上线,12 月 DeepSeek-V3 首个版本上线并开源。

进入 2025 年,DeepSeek 发展势头更猛。1 月 20 日,DeepSeek-R1 正式发布,在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩 OpenAI o1 正式版。1 月 24 日,在 Arena 大模型排名中,DeepSeek-R1 升至全类别大模型第三,在风格控制类模型分类中与 OpenAI o1 并列第一 。1 月 31 日,DeepSeek R1 671b 作为英伟达 NIM 微服务预览版发布,在单个英伟达 HGX H200 系统上每秒最多可处理 3872 个 token。截至 2 月 2 日,DeepSeek 应用在 140 个国家的苹果 App Store 下载排行榜登顶,在美国 Android Play Store 也位居榜首。

DeepSeek 旗下产品丰富多样,在自然语言处理、代码编程、数学计算、视觉 – 语言交互等多领域开花。DeepSeek LLM 在推理、编码、数学和中文理解等方面表现出色,超越 Llama2 70B Base,其 Chat 版本在编码、数学及中文表现上也十分亮眼,超越 GPT-3.5 。DeepSeek Coder 是系列代码语言模型,在多种编程语言和基准测试中达到开源代码模型先进水平。以 DeepSeek-Coder-v1.5 7B 为基础的 DeepSeekMath,在竞赛级 MATH 基准测试中取得 51.7% 的成绩,接近 Gemini-Ultra 和 GPT-4 性能。视觉 – 语言模型 DeepSeek-VL 采用混合视觉编码器,能高效处理高分辨率图像,其系列模型在视觉 – 语言基准测试中表现优异;DeepSeek-VL2 作为大型混合专家视觉 – 语言模型,在视觉问答、光学字符识别等多种任务中展现卓越能力。

突出优势

相较于其他常见的自然语言处理模型,DeepSeek 模型在处理大规模文本数据时,训练速度快 20%,且生成的文本在语义连贯性和逻辑性上表现更优;在图像识别任务中,与传统模型相比,DeepSeek 模型的识别精度提高了 15%,能够更准确地识别复杂场景下的目标物体。

本地部署

DeepSeek V3/R1开源模型本地部署具有多方面的优势,主要体现在以下几个方面:

1.  数据安全与隐私保护

●  数据可控:将模型部署在本地,数据的存储和处理都在企业或机构内部的服务器及设备上进行,用户对数据拥有绝对的控制权,能够有效防止数据在传输和存储过程中被第三方非法获取或泄露,满足对数据安全性要求较高的行业,如金融、医疗等的需求。

●  合规性增强:不同地区和行业对于数据隐私和合规性有严格的要求,本地部署可以让用户根据自身需求,更好地遵循相关法律法规和行业标准,避免因数据存储和使用方式不当而带来的法律风险。

2.  性能优化与定制化

●  硬件适配优化:本地部署可以根据具体的硬件配置进行针对性的优化,充分发挥本地计算资源的性能优势。用户可以根据模型的需求,选择合适的CPU、GPU等硬件设备,并进行参数调整和优化,以提高模型的运行效率和响应速度。

●  定制化开发:对于有特定业务需求的用户,本地部署的DeepSeek V3/R1开源模型提供了更大的定制化空间。用户可以在开源模型的基础上,根据自身业务特点和数据特性进行二次开发和优化,添加特定的功能模块或算法,使模型更贴合实际业务需求,提升业务竞争力。

3.  网络依赖降低

●  稳定运行:本地部署减少了对网络的依赖,即使在网络环境不稳定或网络带宽有限的情况下,模型也能够正常运行,保证业务的连续性。尤其是在一些网络基础设施不完善的地区或对网络稳定性要求极高的场景中,如偏远地区的医疗诊断、工业生产现场等,本地部署的优势更为明显。

●  实时响应:无需依赖网络进行数据传输和模型调用,本地部署的模型可以实现更快的实时响应。对于需要即时处理和反馈的任务,如实时监控、智能安防等,能够在最短的时间内完成数据处理和决策,提高系统的实时性和可靠性。

4.  成本效益

●  长期成本降低:虽然本地部署在初期需要投入一定的硬件设备和基础设施建设成本,但从长期来看,如果用户有大量的数据需要处理和分析,或者需要频繁调用模型进行业务操作,相比使用云服务按次付费或按量计费的方式,本地部署可以降低总体成本。

●  资源自主管理:用户可以根据自身业务的发展和需求,灵活调整本地计算资源的规模和配置,避免了云服务中可能出现的资源闲置或不足的情况,提高资源利用率,实现成本效益的最大化。

5.  技术掌控与创新

●  技术深度理解:通过本地部署,技术团队可以深入研究和了解DeepSeek V3/R1开源模型的内部架构和运行机制,更好地掌握人工智能技术,提升团队的技术水平和专业能力。这有助于在模型的基础上进行创新和改进,推动技术的不断发展。

●  创新应用探索:本地部署为企业和研究机构提供了一个自主创新的平台,能够结合自身的业务场景和研究方向,探索DeepSeek模型在新领域、新业务中的应用,开发出具有创新性的产品和服务,为企业的发展和行业的进步带来新的机遇。

硬件配置方案

对于希望在本地部署 DeepSeek V3/R1 开源模型的用户,硬件配置是关键。HP 工作站提供了一系列适配方案如下(下表内容和图一致,方便复制):

DeepSeek AI 模型模型参数模型大小计算精度建议显存台式工作站建议
型号 + GPU
移动工作站建议(推理)
型号 + GPU
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B70B43GBF16>180GBWS: Z8 Fury
GPU: 4×5880 Ada(192GB)
/
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32B20GBF16>80GBWS: Z8 Fury / Z8 / Z6.A
GPU: 2×5880 Ada(96GB) | 3x RTX4000 Ada(80GB)
/
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14B9GBF16>40GBWS: Z2 / Z4 / Z6 / Z6.A
GPU: 1×5880 Ada(48GB) | 2x RTX4000 Ada(40GB)
/
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B8B4.9GBF16>22GBWS: Z2 / Z4
GPU: 1×4500 Ada(24GB) | 1x RTX4090D(24GB)
MWS: ZBook Fury
GPU: 4000Ada(12GB) | 5000 Ada(16GB)
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B7B4.7GBF16>20GBWS: Z2 / Z4
GPU: 1×4000 Ada(20GB) | 1x RTX4090D(24GB)
MWS: ZBook Power / Fury
GPU: 3000Ada(8GB) | 4000 Ada(12GB)
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B1.5B1.1GBF16>5GBWS: Z2 / Z2 Mini / Z2 SFF
GPU: 1xA1000(8GB) | 1x RTX4060(8GB)
MWS: ZBook Firefly
NPU: U7-155H

这些配置推荐为开发者在本地部署 DeepSeek 模型提供了清晰指引,助力开发者在 AI 探索之路上更高效地前行。

DeepSeek 模型应用案例

自然语言处理领域

在智能客服场景中,某电商企业利用 DeepSeek 模型对大量的用户咨询数据进行学习和理解。模型能够快速准确地识别用户问题的意图,例如是咨询商品信息、物流进度还是售后服务等,从而自动给出精准的回复,大大提高了客服效率,减少了人工客服的工作量,同时也提升了用户的购物体验。

在文本生成方面,一家内容创作公司运用 DeepSeek 模型辅助文案创作。无论是撰写新闻稿件、产品描述还是社交媒体文案,模型都能根据给定的主题和关键词,生成流畅且富有创意的文本内容,为创作者提供了丰富的灵感和高效的创作支持。

图像领域

在图像识别应用中,DeepSeek 模型被用于工业生产中的质量检测。某制造业企业通过训练模型识别产品表面的瑕疵、缺陷等问题,模型能够在高速生产线上快速准确地检测出不合格产品,有效提高了产品质量把控的效率和准确性,降低了次品率。

在图像生成领域,DeepSeek 模型也展现出强大的能力。例如,一家游戏开发公司利用该模型生成游戏场景中的各种图像元素,包括虚拟环境、角色外观等,大大缩短了游戏开发周期,同时为玩家带来了更加精美的视觉体验。

DeepSeek 以技术创新为驱动,在大模型领域迅速崛起,不仅推动了自身发展,还为全球人工智能发展注入新活力,未来有望在更多领域带来革新与突破。

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