贵阳做网站的,wordpress 多国语言,宜宾网站建设价格,网站设计是什么尽管许多卖课博主声称能轻松运行满血版DeepSeek R1#xff0c;但满血版R1模型参数高达671B#xff0c;仅模型文件就需要404GB存储空间#xff0c;运行时更需要约1300GB显存。
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对于没有卡的普通玩家来说运行的条件苛刻且门槛极高。基于此我们不妨将目光转向DeepSeek R1四款分别对应Qwen和Llama的蒸馏小模型 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
海外博主已经整理出相关配置供大家参考注意只要GPU等于或超过VRAM要求模型仍然可以在规格较低的GPU上运行。但是设置不是最佳的并且可能需要进行一些调整。 DeepSeek-R1 671B: Complete Hardware Requirements - DEV Community 本地部署R1小模型两种方法一学就会
我们这次手上体验的设备正是M1 Ultra 128GB内存的Mac Studio。关于主流本地部署DeepSeek的教程两种方法一学就会。
LM Studio
首先登场的是小白极简版本在官网lmstudio.ai根据个人电脑型号下载LM Studio接着为了方便使用建议点击右下角修改语言为简体中文。 然后搜索deepseek-r1选择合适的版本下载作为示例我选择使用阿里Qwen模型为基座蒸馏出来的7B小模型。 配置完成后即可一键启动。 使用LM Studio的好处就是不用代码、界面友好但跑大型模型的时候对性能要求高因此更适合新手入门使用基础功能。 Ollama
当然对于追求更深层次体验的用户我们也准备了进阶方案。
首先从官网ollama.com获取并安装Ollama。 启动后打开命令行工具。Mac用户键盘Command空格打开“终端”工具Windows用户键盘运行WinR输入cmd打开“命令提示符”工具。 在窗口中输入代码指令ollama run deepseek-r1:7b即可开始下载。请注意英文状态输入检查空格和横杠冒号后输入所需要的版本名称。 配置完成后就能在命令行窗口开始对话。 这个方法对性能要求很低但需要熟悉命令行操作模型的兼容性也有限更适合进阶开发者实现高级操作。
如果你想要比较好看的交互界面不妨在Chrome浏览器安装插件搜索安装PageAssist。 选择本地已安装的模型开始使用。 右上角设置里修改好语言主页选择模型就可以开始对话而且支持基础的联网搜索玩法也更多样。 能跑是能跑但……
我们这次体验则用到了LM Studio。
凭借其出色的优化能力LM Studio使得模型能够在消费级硬件上高效运行。比如LM Studio支持GPU卸载技术可以将模型分块加载到GPU中从而在显存有限的情况下实现加速。
如同调教赛车每个参数都会影响最终的表现在体验之前建议在LM Studio的设置中根据需求调整推理参数的能力以优化模型的生成质量和计算资源分配。 温度Temperature控制生成文本的随机性。 上下文溢出处理Context Overflow Handling决定如何处理超长输入。 CPU线程影响生成速度和资源占用。 采样策略通过多种采样方法和惩罚机制确保生成文本的合理性和多样性。 DeepSeek研究员Daya Guo在X平台分享了他们内部的调教指南最大生成长度锁定在32768个token温度值维持在0.6top-p值定格在0.95。每个测试都生成64个响应样本。
详细的配置建议如下
1.将温度设置在0.5-0.7之间建议设置为0.6以防止模型输出无尽的重复或不连贯的内容。
2.避免添加system prompt所有指令应包含在用户提示中。
3.对于数学问题建议在提示中包含指令例如“请逐步推理并将最终答案放在\boxed{}中。”
4.在评估模型性能时建议进行多次测试并取结果的平均值。
5.此外我们注意到DeepSeek-R1系列模型在响应某些查询时可能会绕过思维模式即输出“”这可能会影响模型的性能。为了确保模型进行充分的推理我们建议在每次输出的开始强制模型以“”开始其响应。 DeepSeek官方给出的蒸馏版模型的评测对比
更大的参数量并不一定能带来更好的效果在我们体验的这几款小模型中相邻参数量模型的实力差距整体倒也没有那么等级森严。我们也做了一些简单的测试。 “deekseeeek里有多少个e?” 8B模型的响应速度很快基本能跑到60 token/s但答得快不意味着答得对差之毫厘谬以千里。思考过程显示模型更像是基于知识库里的“DeepSeek”单词作出回答。 14B模型也没答对。直到32B模型的出场才终于看到了靠谱的答案。70B模型展示出更缜密的推理过程但同样回答错误。 “请帮我写一版京剧的《哈利波特与魔法石》” DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
就该问题的回答质量来说32B和70B各有千秋32B在剧本场景的细节把控更完美而70B则交出了一份角色饱满、剧情完整的答卷。 “在一天的24小时之中时钟的时针、分针和秒针完全重合在一起的时候有几次都分别是什么时间你怎样算出来的” 8B-70B的回答 “某人在北半球某地乘飞机依次向正东、正北、正西、正南各飞行2000千米。最后他能回到原地吗” DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
当然这几款模型中参数越小的模型的回答准确率往往越低即便思考过程摸着门道了但后续也因不坚定而出错遇上数学计算领域不同量级模型的实力差距则会比较明显。
本地部署有三大优势敏感数据无需上传云端断网也能流畅使用以及免除API调用费用长文本任务更省钱尤其适合企业、开发者及对隐私敏感的用户。
但不支持联网也有其弊端如果你不喂给它“资料”不及时更新知识库那它的信息认知水平也会停滞不前。比方说知识库截止到2024年那它就没法回答你最新的AI新闻。 本地部署最常用的功能当属打造自己的知识库方法则是在安装LM Studio之后增加与Anything LLM联动的部署步骤。 考虑到效果和适用性我们使用了32B模型作为联动模型结果显示效果也很一般其中最大的挑战来自上下文窗口的限制。 依次输入只有4000字的文章和1000字左右的文章前者回答依旧很迷糊后者则能胜任但处理1000字左右的文章稍显鸡肋所以当个玩具还行生产力还差点意思。 另外需要特别强调的是一方面撬开这四款模型的嘴难度极高另一方面我们也不建议大家去尝试“越狱”。网上虽然流传着许多所谓容易“越狱”的新版本模型但出于安全和伦理考虑我们并不建议随意部署。
不过既然到这一步了不妨再本着一窍通百窍通的原则尝试下载和部署一些经过正规渠道发布的小模型。
那除了本地部署R1蒸馏小模型满血版R1有没有穷鬼套餐呢
Hugging Face的工程师马修·卡里根前不久在X平台展示了运行完整DeepSeek-R1模型Q8量化无蒸馏的硬件软件设置成本大约为6000美元。
附上完整配置链接https://x.com/carrigmat/status/1884244369907278106 言归正传所以我们真的需要本地部署一个蒸馏版的DeepSeek R1吗
我的建议是不要将这几款R1蒸馏小模型想象成特斯拉它充其量更像是五菱宏光能跑是能跑但要么性能表现相去甚远要么缺胳膊少腿。
在本地部署最常用的自定义知识库能力的体验中效果就不尽如人意。面对具体问题时它无法准确“按图索骥”或者干脆胡编乱造准确率堪忧。
对绝大多数用户来说老老实实用官方版或者使用第三方平台才是目前最优解它不需要投入昂贵的硬件成本也不用担心性能受限。
甚至折腾了半天你会发现与其投入大量时间、精力和金钱去折腾本地部署这些小模型不如下班后吃顿好的。
而对于企业用户、开发者或对数据隐私有特殊需求的用户本地部署依然是一个值得考虑的选择但前提是你清楚自己为什么需要它以及它存在的各种局限性。
附上小白QA问答
问:我能在普通的电脑上部署DeepSeek吗
答:DeepSeek的完整版对电脑要求较高但是如果你只是想用它进行简单的操作可以选择一些蒸馏小模型不过仍需量力而行。
问什么是DeepSeek R1的蒸馏版模型
答:蒸馏版模型是DeepSeek R1的简化版本硬件要求更低运行起来速度也更快。
问:我能在没有网络的情况下使用DeepSeek吗
答:如果你选择本地部署DeepSeek那么在没有互联网的情况下也能使用它。如果你通过云端或第三方平台使用就需要网络连接才能访问。
问:使用DeepSeek时我的个人数据是否安全
答:如果你选择本地部署DeepSeek那么你的数据不会上传到云端更加安全。如果使用在线版本确保选择可信的服务平台保护个人隐私。
