自DeepSeek-R1發(fā)布以來,便在業(yè)界引起了廣泛關注。其不僅集成了前沿的“思維鏈”技術,在處理復雜任務時展現(xiàn)出非凡的推理能力,而且還通過算法優(yōu)化顯著降低了本地部署的成本。盡管如此,具備完整671B參數(shù)規(guī)模的DeepSeek R1模型,對硬件的要求依然很高。
那么,有沒有更為經(jīng)濟的方法來實現(xiàn)這一強大的AI模型呢?其實是有的,通過針對性的量化技術對原有模型體積進行壓縮,從而能夠大幅降低本地部署成本。
什么是動態(tài)量化
動態(tài)量化是指對模型的關鍵層實施4到6bit的高精度量化,同時對那些非關鍵的混合專家層(MoE)采用更為激進的1到2bit量化方法。通過這種針對性的量化手段,DeepSeek R1模型能夠被壓縮至最少131GB(1.58-bit量化),在保證參數(shù)量的前提下,大幅度降低了本地部署的門檻。
模型選擇與配置方案
為了實現(xiàn)更低成本部署,此次我們采用了131GB大小的1.58-bit量化模型,同時以云彣(UniWhen)「瓏」系列DDR5 192GB(48GB*4)套條來代替顯存方案。
云彣(UniWhen®)隸屬于紫光國芯旗下,產(chǎn)品主打國韻設計。云彣(UniWhen)「瓏」系列DDR5 192GB套條專為大容量存儲需求而生,其單條容量高達48GB。不僅能夠滿足滿血版DeepSeek R1本地部署,同時以高品質(zhì)原廠顆粒與十層PCB堆疊設計的卓越用料,為AI運算提供強力支持。經(jīng)云彣(UniWhen)嚴苛二級驗證測試,其廣泛兼容市售主流主板,并支持Intel XMP 3.0與AMD EXPO一鍵超頻技術,無需復雜步驟即可一鍵暢享高效數(shù)據(jù)處理能力。
外觀設計層面,云彣(UniWhen)「瓏」系列DDR5 192GB套條從傳統(tǒng)文化中汲取靈感,以“龍”元素為主題,配合古代城樓的“飛檐翹角”,令華貴、莊嚴氣質(zhì)撲面而來。其還提供云錦白與朱砂紅兩款色澤任君擇選,以便彰顯個性品味。若追求RGB氛圍,則可選擇相同設計的云彣(UniWhen)「煌」系列,其頂部覆有1600萬色霧化導光條,且支持燈光同步功能。
實戰(zhàn)部署指南
下載 LM Studio:訪問 GitHub頁面 或 官方網(wǎng)站 獲取最新版本的安裝包和官方文檔。
運行安裝:以Windows為例,下載安裝包后雙擊運行,等待安裝啟動和自動結(jié)束并打開界面。
下載模型:從Hugging Face網(wǎng)站下載unsloth DeepSeek-R1 GGUF 1.58-bit量化模型。
模型配置與微調(diào):在LM Studio設置中選擇CPU llama,使用內(nèi)存加載AI模型。
DeepSeek R1本地部署體驗
在上下文長度設定為20000,且僅使用CPU運算條件下進行測試。DeepSeek R1 1.58-bit量化模型經(jīng)云彣(UniWhen)「瓏」系列DDR5 192GB套條加持,運算速度達到2.44 tok/sec,內(nèi)存使用達到189GB,占用率則為100%。其表現(xiàn)足以證明在日常任務中,可以獲得較為流暢的問答體驗。
而如果有長文本對話需求的用戶,則可以使用非滿血的70B蒸餾模型。在最大131072上下文長度條件下,云彣(UniWhen)「瓏」系列DDR5 192GB套條依然能夠完整加載模型,并高效完成運算百萬字數(shù)級別小說所需的數(shù)據(jù)處理任務。其內(nèi)存使用降至90GB,占用率則為47%。冗余非常充足。
低成本部署的理想之選
面對AI算力逐漸增長的硬件需求,如何以更低成本進行本地化部署,成為中小企業(yè)和個人用戶共同的難題。而云彣(UniWhen)「瓏」系列DDR5 192GB套條,不僅能完美承載滿血DeepSeek R1模型,帶來更智能的AI體驗,還憑借其卓越的材質(zhì)和杰出性能,在高強度運算中確保高效穩(wěn)定。相較于傳統(tǒng)顯存方案,其無疑是預算有限用戶更為理想的選擇。
