deepseekDeepSeek一般来说，我们是选择使用官方版本。但是呢，由于官方版本使用经常出现“服务器超时”等现象，或者是出于隐私考虑。越来越多的网友开始考虑在本地部署DeepSeek。DeepSeek不同版本的性能是不一样的，针对设备的要求也是不一样的。今天，就针对DeepSeek本地部署硬件要求来做一个详细的说明！
DeepSeek本地部署硬件要求
由于DeepSeek的推理分为GPU推理和CPU推理，下面我们针对不同的版本，两种推理配置分别说明！
1、DeepSeek-7B配置要求
GPU 推理:
显存: ≥10GB（FP16），≥6GB（8-bit量化），≥4GB（4-bit量化）
推荐显卡: NVIDIA RTX 3090/4090 (24GB) 或 A10G (24GB)
多GPU支持: 可选，但单卡通常足够。
CPU 推理:
内存: ≥32GB RAM，建议使用AVX512指令集加速。
线程: 16+ 物理核心。
存储: ≥15GB（模型文件 + 缓存）。
2、DeepSeek-13B配置要求
GPU 推理:
显存: ≥20GB（FP16），≥10GB（8-bit），≥6GB（4-bit）
推荐显卡: A100 40GB 或双卡并行（如2×RTX 3090，通过模型切分）。
CPU 推理:
内存: ≥64GB RAM，需高性能内存带宽。
存储: ≥30GB。
3、DeepSeek-33B/67B配置要求
GPU 推理:
显存: ≥80GB（FP16，需多卡），≥40GB（8-bit量化，2×A100），≥20GB（4-bit量化，单卡A100）
推荐配置: 4×A100 80GB（FP16全参数）或 2×A100 40GB（4-bit量化）。
CPU 推理:
内存: ≥128GB RAM，适用于小型批次推理。
存储: ≥70GB（33B）、≥140GB（67B）。
除了以上的硬件要求配置以外，我们还需要注意下面的软件配置以及内存配置。
软件依赖
深度学习框架:
PyTorch ≥2.0 或 TensorFlow 2.x（推荐 PyTorch）。
工具库:
transformers、accelerate（分布式加载）、bitsandbytes（量化）、vLLM（高效推理）。
CUDA/cuDNN:
CUDA ≥11.8，cuDNN ≥8.6（适配 Ampere/Ada Lovelace 架构）。
操作系统:
Linux（优先推荐Ubuntu 20.04+），Windows需通过WSL2支持。
量化与优化技术
8-bit/4-bit量化:
通过bitsandbytes降低显存占用，7B模型4-bit量化后可在RTX 3060（12GB）运行。
Flash Attention:
加速注意力计算，减少显存消耗（需安装flash-attn库）。
模型切分:
使用device_map=”auto”（Hugging Face）将模型分布到多GPU/CPU。
训练与微调配置
全参数训练:
7B模型需≥4×A100 80GB（全参数微调），13B需≥8×A100。
LoRA/QLoRA:
7B可在单卡A100 40GB运行（QLoRA + 4-bit量化），显存需求≈24GB。
DeepSeek本地部署建议
一些对于硬件和软件不太了解的网友，可能看了上面的介绍，自己还是云里雾里的。下面我们直接给大家一个指导部署建议！
1、有限使用GPU+量化：如7B模型在RTX 3060上通过4-bit量化部署。
2、多GPU策略：使用accelerate或deepspeed实现模型并行。
3、推理优化：集成vLLM提升吞吐量，支持动态批处理。
4、监控工具：使用nvidia-smi、gpustat监控显存与计算负载。
DeepSeek本地部署教程
我们了解了DeepSeek本地部署的相关配置要求以后，还需要知道DeepSeek部署的详细步骤和教程。大家可以参考下面这篇部署教程，详细的图文教程，手把手教大家如何在本地部署DeepSeek！
DeepSeek本地部署教程：https://www.deepseekss.com/local-deployment/
以上就是我们为大家推荐的，DeepSeek本地部署的配置要求推荐，如果需要本地部署的网友，可以详细的阅读一下，希望对您有帮助。
